典型文献
基于时间卷积网络的极化码译码算法
文献摘要：
针对传统的极化码译码(SC译码)算法实际应用中的用时较长和容错率较差的问题,提出并使用新型人工神经网络——时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)拟合的方式搭建极化码译码模型.与其他人工神经网络不同的是,时间卷积网络属于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的功能相似,其独有的膨胀因果卷积结构和残差链接方法使其擅于分析时间数据,比长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、门控循环神经网络(gated recurrent units,GRU)之类的规范循环网络更准确、更简单、更清晰,比较适合极化码这样的时间序列.通过调试网络模型参数的方式,对时间卷积网络译码性能影响进行了研究,仿真结果显示,通过合理地调整训练序列数、卷积核的大小和数目可以实现提升极化码译码性能的要求.
文献关键词：
极化码;SC译码;时间卷积网络;膨胀因果卷积;残差链接
中图分类号：
作者姓名：
李硕;王友国;柴允;任珈仪
作者机构：
南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003;南京邮电大学 理学院,江苏 南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]李硕;王友国;柴允;任珈仪-.基于时间卷积网络的极化码译码算法)[J].计算机技术与发展,2022(03):54-58
A类：
膨胀因果卷积
B类：
时间卷积网络,极化码译码,译码算法,SC,容错率,人工神经网络,temporal,convolutional,network,TCN,其他人,neural,recurrent,RNN,残差链接,擅于,分析时间,长短期记忆网络,long,short,term,memory,门控循环神经网络,gated,units,GRU,之类,循环网络,译码性能,整训,训练序列,卷积核
AB值：
0.270671
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