用于信道容量驱动自编码器设计的判别互信息估计
信息论
2021-11-16 v1 信号处理
math.IT
摘要
开发最优且高效的基于机器学习的通信系统很可能是超越5G通信技术的关键赋能因素。在此方向上，物理层设计最近已在深度学习框架下被重新表述，其中自编码器范式将整个通信系统视为一个端到端的编码-解码问题。给定损失函数，自编码器在某一信道模型下联合学习最优的编码和解码模块。由于通信中的性能通常指可达速率和信道容量，信道输入与输出之间的互信息可纳入端到端训练过程，因此其估计变得至关重要。在本文中，我们提出一组新颖的判别互信息估计器，并讨论如何利用它们来设计逼近容量的码，并最终估计信道容量。
引用
@article{arxiv.2111.07606,
title = {Discriminative Mutual Information Estimation for the Design of Channel Capacity Driven Autoencoders},
author = {Nunzio A. Letizia and Andrea M. Tonello},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07606},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 5 figures, submitted to ICC