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인코딩을 통해 생성된 코드워드를 수신하는 단계;상기 인코딩에 이용된 채널코드의 유형을 판단하는 단계;상기 채널코드의 유형에 기초하여, 기 학습된 뉴럴 네트워크를 획득하는 단계; 및상기 획득된 뉴럴 네트워크로 상기 코드워드를 인가하여, 상기 코드워드를 디코딩하는 단계를 포함하는학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 코드워드를 디코딩하는 단계는상기 뉴럴 네트워크의 출력에 기초하여, 상기 코드워드를 생성하기 위해 인코딩된 메시지를 예측하는 단계포함하는,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 획득하는 단계는채널코드들의 유형들에 대응하는 파라미터들을 기록하는 데이터베이스로부터, 상기 판단된 유형에 대응하는 적어도 하나의 파라미터를 획득하는 단계; 및상기 획득된 파라미터에 기초하여, 상기 유형에 대응하는 뉴럴 네트워크를 획득하는 단계를 포함하는,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제3항에 있어서,상기 파라미터는 상기 유형에 대응하는 뉴럴 네트워크의 학습 Eb/N0(energy per bit to noise power spectral density ratio), 레이어 수, 각 레이어의 노드 수, 활성화 함수, 가중치 및 바이어스 중 적어도 하나를 포함하는,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는 메시지들과 상기 메시지들을 상기 채널코드에 따른 인코딩하여 생성된 코드워드들에 기초하여 학습된,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 채널코드의 유형을 판단하는 단계는상기 코드워드를 전송하는 송신기와의 통신에 기초하여, 상기 채널코드의 유형을 판단하는 단계를 포함하는,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 코드워드는 전송을 위해 변조된,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 코드워드는 잡음이 적용된,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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트레이닝 메시지들을 획득하는 단계;상기 트레이닝 메시지들을 제1 유형의 채널코드에 따른 인코딩하여 생성된 트레이닝 코드워드들을 획득하는 단계;상기 트레이닝 코드워드들을 뉴럴 네트워크로 인가하는 단계;상기 뉴럴 네트워크의 출력에 기초하여 예측된 메시지들과 상기 트레이닝 메시지들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크의 제1 파라미터들을 최적화하는 단계; 및상기 제1 유형과 상기 제1 파라미터들을 연관시키고, 제2 유형과 제2 파라미터들을 연관시키는 단계를 포함하는,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 제1 파라미터들을 최적화하는 단계는상기 예측된 메시지들과 상기 트레이닝 메시지들에 기초한 손실 함수의 값이 작아지도록 상기 뉴럴 네트워크의 제1 파라미터들을 최적화하는 단계를 포함하는,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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제9항에 있어서,복수의 유형들에 대응하는 복수의 파라미터들을 저장하는 단계를 더 포함하는,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 제1 파라미터들은 상기 제1 유형에 대응하는 뉴럴 네트워크의 학습 Eb/N0(energy per bit to noise power spectral density ratio), 레이어 수, 각 레이어의 노드 수, 활성화 함수, 가중치 및 바이어스 중 적어도 하나를 포함하는,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 트레이닝 코드워드들은 전송을 위해 변조된,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 트레이닝 코드워드들은 잡음이 적용된,채널코드 디코딩을 위한 학습 방법
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인코딩을 통해 생성된 코드워드를 수신하는 단계;상기 인코딩에 이용된 채널코드의 유형을 판단하는 단계; 상기 채널코드의 유형 및 상기 코드워드에 기초하여 입력 벡터를 생성하는 단계; 및상기 입력 벡터를 기 학습된 뉴럴 네트워크로 인가하여, 상기 코드워드를 생성하기 위해 인코딩된 메시지를 예측하는 단계를 포함하는학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제15항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는 메시지들과 상기 메시지들에 대응하는 입력 벡터들에 기초하여 학습되고,상기 입력 벡터들은 채널코드들의 유형들 및 코드워드들에 기초하여 생성된,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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인코딩을 통해 생성된 코드워드를 수신하는 단계;상기 코드워드에 기초하여 입력 벡터를 생성하는 단계; 및상기 입력 벡터를 기 학습된 뉴럴 네트워크로 인가하여, 상기 코드워드를 생성하기 위해 인코딩된 메시지를 예측하는 단계를 포함하는학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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제17항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는 메시지들과 상기 메시지들에 대응하는 입력 벡터들에 기초하여 학습되고,상기 입력 벡터들은 코드워드들에 기초하여 생성된,학습 기반 채널코드 디코딩 방법
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적어도 하나의 명령을 기록하는 메모리; 및상기 명령을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는인코딩을 통해 생성된 코드워드를 수신하고,상기 인코딩에 이용된 채널코드의 유형을 판단하고,상기 채널코드의 유형에 기초하여, 기 학습된 뉴럴 네트워크를 획득하고,상기 획득된 뉴럴 네트워크로 상기 코드워드를 인가하여, 상기 코드워드를 디코딩하는,학습 기반 채널코드 디코딩 장치
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적어도 하나의 명령을 기록하는 메모리; 및상기 명령을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는트레이닝 메시지들을 획득하고,상기 트레이닝 메시지들을 제1 유형의 채널코드에 따른 인코딩하여 생성된 트레이닝 코드워드들을 획득하고,상기 트레이닝 코드워드들을 뉴럴 네트워크로 인가하고,상기 뉴럴 네트워크의 출력에 기초하여 예측된 메시지들과 상기 트레이닝 메시지들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크의 제1 파라미터들을 최적화하고,상기 제1 유형과 상기 제1 파라미터들을 연관시키고, 제2 유형과 제2 파라미터들을 연관시키는,학습 기반 채널코드 디코딩 장치
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