基于深度学习的通信中通过纠错码实现在线标签恢复
信息论
2018-07-03 v1 信号处理
math.IT
摘要
我们证明纠错码（ECCs）可用于构建标注数据集，以对“可训练”通信系统进行微调，而无需为已知符号的传输牺牲资源。这使得自适应系统能够即时训练，以补偿信道条件的缓慢波动或变化的硬件损伤。我们考察了被污染训练数据的影响，并表明基于正确标签进行训练至关重要。所提方法可应用于完全端到端训练的通信系统（自动编码器）以及仅含部分可训练组件的系统中。这通过用可训练预均衡器神经网络（NN）扩展传统 OFDM 系统来例证，该网络可在运行时优化。
引用
@article{arxiv.1807.00747,
title = {Online Label Recovery for Deep Learning-based Communication through Error Correcting Codes},
author = {Stefan Schibisch and Sebastian Cammerer and Sebastian Dörner and Jakob Hoydis and Stephan ten Brink},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00747},
year = {2018}
}
备注
accepted for ISWCS 2018