message passing ldpc
时间: 2023-05-03 10:07:22 浏览: 96
Message passing LDPC是一种用于编码和解码的低密度奇偶校验(LDPC)算法。LDPC是一种线性编码,可以通过矩阵运算实现。在编码过程中,将需要编码的数据矩阵乘以校验矩阵得到编码矩阵。在解码过程中,需要使用解码算法进行纠错。Message passing LDPC算法是一种基于图论的解码算法。该算法将解码问题转化为在图上找到一组最小权重的路径问题。在LDPC解码中,通过信息传递的方式来不断更新变量节点和校验节点之间的信息。不断迭代更新直到求出校验节点的信号,通过比较进一步修正已知估计值,最终得到正确的编码信息。使用message passing LDPC算法,能够有效地减少编码和解码的复杂度,提高编码的效率和解码的准确性。该算法已经被广泛应用于数字通信、储存系统和深度学习等领域,并且在数码电视、蓝光光盘和无线通信等领域中也有着重要的应用。
相关问题
generalized approximate message passing
广义近似信息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)是一种用于信号恢复和统计推断问题的迭代推断算法。它适用于各种线性和非线性信号恢复问题,包括压缩感知、盲源分离和通信系统等。
GAMP算法的核心思想是通过逐步修正近似概率传播,不断逼近真实的后验概率分布。它基于贝叶斯推断的框架,通过定义近似后验概率分布的参数化形式,将信号恢复问题转化为最小化参数的似然函数的问题。算法的每一步都通过计算近似后验概率的期望和方差来更新参数,从而逐渐减小近似后验概率与真实后验概率之间的差距。
在每一步,GAMP算法通过使用测量矩阵和当前估计的信号来计算似然函数的梯度。然后,它使用这个梯度来更新参数,并计算近似后验概率。GAMP算法在更新过程中使用了一些特定的阈值和修正因子,以提高收敛性并保持估计的稀疏性。
GAMP算法的优点是可以有效地处理大规模问题,并且在推断过程中不需要存储完整的数据或协方差矩阵。此外,GAMP算法的框架可以灵活地适应各种不同的问题,并且可以通过引入先验知识来提高恢复性能。
总而言之,广义近似信息传递是一种用于信号恢复和统计推断的迭代推断算法,通过逐步修正近似概率传播来逼近真实的后验概率分布。它具有处理大规模问题和灵活适应不同问题的优点。
message passing neural network
Message passing neural network(MPNN)是一种用于图数据的神经网络模型。与传统的神经网络不同,MPNN在处理图数据时考虑了节点之间的关系和连接,并通过消息传递的方式进行信息传递和学习。
MPNN的核心思想是通过迭代地传递消息来学习节点的表示。具体而言,MPNN将节点的表示视为一个可更新的向量,并通过节点之间的连接关系来定义消息的传递。在每次迭代中,MPNN根据当前节点的状态和其相邻节点的信息来更新节点的表示。
MPNN的消息传递过程主要分为两个步骤:消息生成和消息累积。在消息生成阶段,每个节点将自身的特征与邻居节点的特征进行某种组合来生成消息。在消息累积阶段,每个节点将收到的消息进行汇总并更新自身的表示。这样,通过多次迭代,节点的表示不断更新和调整,捕捉到了节点之间的复杂相互作用。
MPNN的一个优点是它对图结构的建模能力较强。通过消息的传递和累积,MPNN可以捕捉到节点之间的关系、依赖和交互,从而更好地理解图数据的特征和模式。
MPNN在许多应用中发挥着重要作用,例如社交网络分析、化学分子生成和推荐系统等。通过学习图数据的表示和关系,MPNN可以提取有用的信息并进行预测和推理。未来,随着对图数据的需求增加,MPNN的应用前景将更加广阔。
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