基于深度强化学习的置信传播译码算法

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摘  要：文章通过深度强化学习的方法来寻求二进制线性编码的有效解码策略。在加性高斯白噪声的条件下，将置信传播（BP）解码算法中软信息的迭代看作是对软信息的连续决策，并将其映射到马尔可夫决策过程，用深度强化学习网络代替传统译码器，扩大探索空间以提高译码性能，从而实现对数据驱动的最佳决策策略的学习。（剩余10474字）

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