提出一種用于極化碼的NBP（神經(jīng)置信度傳播）譯碼算法的低復(fù)雜度替代方案.首先,利用有效的聚類技術(shù),減少權(quán)重參數(shù)的數(shù)量;然后,通過(guò)在時(shí)間上共享權(quán)重,進(jìn)一步消除大量權(quán)重參數(shù)中存在的不必要冗余;最后,從均勻量化和非均勻量化兩方面對(duì)浮點(diǎn)權(quán)重參數(shù)進(jìn)行量化,進(jìn)一步減少權(quán)重參數(shù)的存儲(chǔ)需求.仿真結(jié)果和復(fù)雜度分析表明:通過(guò)在時(shí)間和空間上應(yīng)用有效的權(quán)重共享策略,將權(quán)重參數(shù)量化為4位定點(diǎn)形式,可以減少至少80%的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,并且降低了權(quán)重參數(shù)的內(nèi)存消耗,大幅度壓縮了NBP譯碼器,同時(shí)保持良好的譯碼性能;在高信噪比區(qū)域,對(duì)權(quán)重參數(shù)進(jìn)行A律非均勻量化時(shí)譯碼器的譯碼性能較浮點(diǎn)權(quán)重參數(shù)譯碼器最高約有0.2 dB的提升. 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(10)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

不同量化位數(shù)的BER性能

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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