学习通信：信道自编码器、领域特定正则化器与注意力机制
机器学习
2016-08-24 v1 信息论
网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
我们解决在受损信道上学习高效且自适应的二进制信息通信方式的问题。我们将该问题视为通过信道自编码器中损伤层的重构优化，并引入若干新的领域特定正则化层来模拟常见的信道损伤。我们还在解码器的输入端应用了基于无线电变换网络的注意力模型，以帮助恢复规范信号表示。我们展示了该架构一些有前景的初步容量结果，并讨论了在这样一个系统变得实用之前仍需解决的若干挑战。
引用
@article{arxiv.1608.06409,
title = {Learning to Communicate: Channel Auto-encoders, Domain Specific Regularizers, and Attention},
author = {Timothy J O'Shea and Kiran Karra and T. Charles Clancy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.06409},
year = {2016}
}