Polarized Dropout: A Novel Deep Joint Source Channel Coding Scheme for Erasure Channels

This letter investigates the challenges encountered by deep joint source-channel coding in erasure channels. We explore the effectiveness of the widely adopted dropout technique in endowing deep neural networks with resilience against erasures. However, directly applying dropout at the channel layer...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE communications letters Ročník 28; číslo 9; s. 1986 - 1990
Hlavní autoři:	Ren, Zichang, Wang, Yiru, Zhao, Yuping
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.09.2024 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Artificial neural networks Channels Coding Decoding deep learning erasure channel Joint source-channel coding Number theory Performance degradation polar code Receivers Symbols Training Transfer functions Transforms Vectors
ISSN:	1089-7798, 1558-2558
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!