Because of their excellent asymptotic and finite-length performance, spatially-coupled (SC) codes are a class of low-density parity-check codes that is gaining increasing attention. Multi-dimensional (MD) SC codes are constructed by connecting copies of an SC code via relocations in order to mitigate various sources of non-uniformity and improve performance in many data storage and data transmission systems. As the number of degrees of freedom in the MD-SC code design increases, appropriately exploiting them becomes more difficult because of the complexity growth of the design process. In this paper, we propose a probabilistic framework for the MD-SC code design, which is based on the gradient-descent (GD) algorithm, to design better MD codes and address this challenge. In particular, we express the expected number of short cycles, which we seek to minimize, in the graph representation of the code in terms of entries of a probability-distribution matrix that characterizes the MD-SC code design. We then find a locally-optimal probability distribution, which serves as the starting point of a finite-length algorithmic optimizer that produces the final MD-SC code. We offer the theoretical analysis as well as the algorithms, and we present experimental results demonstrating that our MD codes, conveniently called GD-MD codes, have notably lower short cycle numbers compared with the available state-of-the-art. Moreover, our algorithms converge on solutions in few iterations, which confirms the complexity reduction as a result of limiting the search space via the locally-optimal GD-MD distributions.


翻译:由于空间耦合码在渐近性能和有限长度下的优异表现,其作为低密度奇偶校验码的一类正受到越来越多的关注。多维空间耦合码通过重排操作连接多个空间耦合码副本构建而成,旨在缓解各类非均匀性问题并提升数据存储与传输系统的性能。随着多维空间耦合码设计中自由度的增加,设计过程的复杂度也随之增长,导致合理利用这些自由度变得愈发困难。本文提出了一种基于梯度下降算法的概率性框架用于多维空间耦合码的设计,通过该框架可设计更优的多维码并解决上述挑战。具体而言,我们以表征多维空间耦合码设计的概率分布矩阵元素为变量,推导了码字图表示中待优化的短环期望数量表达式。进而求解局部最优概率分布,将其作为有限长度算法优化器的初始点以生成最终的多维空间耦合码。我们提供了理论分析与算法实现,实验结果表明:相较于现有最优方案,我们设计的码字(简称为GD-MD码)具有显著更低的短环数量。此外,算法在数次迭代内即可收敛至最优解,验证了通过局部最优GD-MD分布缩小搜索空间所实现的复杂度降低效果。

0
下载
关闭预览

相关内容

SC:International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis。 Explanation:高性能计算、网络、存储和分析国际会议。 Publisher:IEEE。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sc/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月12日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员