[發明專利]一種低精度的深度神經網絡極化碼SC譯碼算法在審
| 申請號： | 202210963786.1 | 申請日： | 2022-08-11 |
| 公開（公告）號： | CN115378443A | 公開（公告）日： | 2022-11-22 |
| 發明（設計）人： | 李桂萍;贠昌 | 申請（專利權）人： | 西安工業大學 |
| 主分類號： | H03M13/13 | 分類號： | H03M13/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114 | 代理人： | 黃秦芳 |
| 地址： | 710032 陜*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 精度 深度 神經網絡 極化 sc 譯碼 算法 | ||
【權利要求書】：
1.一種低精度的深度神經網絡極化碼SC譯碼算法，其特征在于，具體包括以下步驟：
(1)基于深度神經網絡構造神經網絡譯碼器；
(2)改進神經網絡譯碼器的激活函數和損失函數；
(3)對神經網絡譯碼器采取權值量化；
(4)將極化碼劃分為子塊，分別使用神經網絡譯碼器進行譯碼，保存網絡模型；
(5)將訓練好的各個子塊的神經網絡譯碼器通過傳統SC譯碼算法進行耦合。
2.根據權利要求1所述一種低精度的深度神經網絡極化碼SC譯碼算法，其特征在于：
步驟(1)中，深度神經網絡譯碼器模型可以抽象為將輸入映射到輸出的一個函數f:
y＝f(x0；θ)
其中，θ表示已知輸入和期望輸出值之間映射的最優參數解。
3.根據權利要求2所述一種低精度的深度神經網絡極化碼SC譯碼算法，其特征在于：
步驟(2)中，將神經網絡譯碼器中的ReLU激活函數改為了Swish激活函數，將二元交叉熵BCE損失函數改為了二元加權交叉熵WBCE損失函數。
4.根據權利要求3所述一種低精度的深度神經網絡極化碼SC譯碼算法，其特征在于：
步驟(3)中，使用Q8.4定點數字格式的8位量化輸入和輸出來執行所有的算術運算，并使用偽量化函數將量化誤差引入神經網絡譯碼器。
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