摘要
本发明提供一种基于深度学习的置信传播LDPC译码方法、设备、介质及程序产品,该方法包括:获取对应校验矩阵H的LDPC码训练样本集;根据所述校验矩阵H,确立深度学习译码模型各层权重矩阵以及激活函数;基于所述权重矩阵和激活函数,使用置信传播算法建立深度学习译码模型;使用所述训练样本集训练所述深度学习译码模型,保存训练好的深度学习译码模型作为译码器;将对应校验矩阵H的需要译码的LDPC码软信息送入所述译码器,完成LDPC译码。本发明在纠错译码过程中使用深度学习完成迭代运算,降低译码迭代次数,从含噪声与干扰的序列中还原发送端发送的序列,从而解决由噪声和其他干扰因素造成译码误码的问题。
技术关键词
校验矩阵
置信传播算法
训练样本集
LDPC译码
译码算法
译码器
变量
硬判决
节点
计算机程序产品
码字
消息
随机梯度下降
纠错译码
可读存储介质
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
协调控制优化方法
船舶动力系统
GRU神经网络
训练样本集
变量
物识别方法
可变遗忘因子
协方差矩阵
实时位置
机械臂
风力发电机组
风速预测模型
训练样本数据
计算机执行指令
模式