Amélioration de la convergence des décodeurs itératifs à l'aide de réseaux neuronaux.

Séminaire de Bane Vasic de l'Université de l'Arizona organisé par le laboratoire ETIS le mardi 5 juin à 11h.
Lieu : site de St Martin, espace des colloques

Dans cet exposé, nous discutons des perspectives d'utilisation des réseaux de neurones profonds (DNN) pour décoder les codes LDPC (Low-Density Parity Check). L'idée principale est de construire un réseau de neurones pour apprendre et optimiser un décodeur itératif conventionnel des codes LDPC. Un DNN est basé sur le graphe de Tanner, et les fonctions d'activation émulent les fonctions de mise à jour des messages dans les nœuds de variables et de vérification. Nous imposons une symétrie sur les matrices de poids qui permet de former le DNN sur un seul mot de code et des réalisations de bruit seulement. Sur la base des poids formés et du biais, nous quantifions davantage les messages dans un tel décodeur basé sur DNN avec une précision de 3 bits tout en ne conservant aucune perte de performance d'erreur par rapport à l'algorithme de somme minimale. Nous utilisons des exemples pour montrer que le cadre DNN peut être appliqué à diverses longueurs de code. Les résultats de la simulation montrent que les poids formés et la polarisation font converger le décodeur DNN itératif plus rapidement et atteignent ainsi un débit plus élevé au prix d'une complexité de décodage supplémentaire triviale

Courte biographie

M. Bane Vasic est professeur de génie électrique et informatique et de mathématiques à l'Université de l'Arizona et directeur du Laboratoire de correction des erreurs. Il est l'inventeur de l'algorithme de décodage d'erreurs-événements souples et l'architecte clé d'un détecteur / décodeur pour les puces de canal de lecture de stockage de données de Bell Labs qui étaient considérées comme les meilleures dans l'industrie. Son travail de pionnier sur les codes de correction d'erreur de vérification de parité à faible densité structurée (LDPC) et l'invention de codes a permis des implémentations de décodeurs itératives de faible complexité. Les codes LDPC structurés sont aujourd'hui adoptés dans un certain nombre de normes de communication et de systèmes de stockage de données. Dr. Vasic est connu pour son travail théorique en théorie du codage de correction d'erreur et ses codes sur les graphes qui ont conduit à la caractérisation des décodeurs itératifs à décision difficile des codes LDPC, et la conception de décodeurs avec la meilleure performance d'erreur-plancher connue aujourd'hui. Il est co-fondateur de Codelucida, une start-up développant des solutions avancées de correction d'erreurs pour le stockage de données et de communications. Il est boursier de l'IEEE, boursier Fulbright, boursier da Vinci et ancien président du comité technique sur le stockage des données de l'IEEE.

ETIS