|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Графические модели и декодирование методом передачи сообщенийГрафические модели широко используются во многих классических многомерных вероятностных системах, изучаются в таких областях, как статистика, теория информации, распознавание образов и теория кодирования. Одним из важных шагов в графическом представлении кодов стало введение фактора графов [29], которые сделали процесс анализа гораздо яснее. Концепция фактор графов является достаточно общей. Фактор граф помогает разложить многомерную функцию на более простые функции. Например, на рис. 2.1 показаны фактор графы следующего разложения:
На рис. 2.1 переменные показаны кружками, а функции квадратами. Функция является смежной для всех её аргументов. Совместная функция плотности вероятности (PDF-функция) часто представляется в виде местных PDF-функций, каждая из которых является функцией от многих переменных. Таким образом, фактор граф является графической моделью, которая более удобна для решения проблем, имеющих статистическую сторону.
Когда фактор граф циклически свободен, то есть, когда есть более чем один путь между каждой парой узлов графа, используя sum-product алгоритм [29], все предельные PDF-функции могут быть вычислены. Sum-product алгоритм эквивалентен алгоритму Перла в общих байесовских сетях [29]. Он сводит задачу маргинализации глобальной функции на множество локальных операций передачи сообщений. Термин «передающий сообщения декодер» берет свое название от способа передачи сообщений sum-product алгоритма. Важность декодеров, передающих сообщения в том, что их декодирующая сложность растет линейно с длиной кода. Следует отметить, что декодирование методом передачи сообщений является неоптимальным, если основной фактор граф имеет циклы. Тем не менее, использование этого алгоритма на графах с одним или более циклами в контексте кодирования на удивление хорошо. Похоже, что хорошие показатели являются результатом большой длины большинства циклов в графе, в результате чего зависимость сообщений распадается [30]. В последних работах, таких как [23,31-34] исследуется влияние циклов на работоспособность этого алгоритма. В большинстве случаев анализа кодов, определённых на графах, тем не менее, эффект от циклов игнорируется.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.) |