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学习线性分组纠错码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的编码-解码训练方法，适用于二进制线性分组码，并引入了一种新颖的Transformer模型。实验结果显示，所提出的编码器和解码器在性能上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究首次提出了一种统一的编码-解码训练方法，适用于二进制线性分组码。
- 采用了适应性编码设置，支持针对二阶伽罗瓦域的端到端优化。
- 提出了一种新颖的Transformer模型，自注意力掩码采用可微分的方式进行。
- 实验结果显示，所提出的解码器在常规编码上优于现有的神经解码器。
- 所提出的框架生成的编码优于相应的常规编码。
- 开发的编码在我们的解码器和传统解码技术上均表现出更好的性能。
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