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Treffer: Leveraging data augmentation for syndrome-based neural decoding of error correcting codes

Title:
Leveraging data augmentation for syndrome-based neural decoding of error correcting codes
Apport de l'augmentation de données au décodage neuronal souple par syndrome des codes correcteurs d'erreurs
Authors:
Le Bidan, Raphaël, Ismail, Ahmad, Dupraz, Elsa, Abdel Nour, Charbel
Contributors:
Equipe CODES (Lab-STICC_CODES), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Mathematical and Electrical Engineering (IMT Atlantique - MEE), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA), Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), GRETSI, ANR-21-CE25-0006,AI4CODE,Apport de l'intelligence artificielle à la conception et au décodage de codes correcteurs d'erreurs(2021)
Source:
XXXe Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2025), GRETSI, Aug 2025, Strasbourg, France
Publisher Information:
CCSD, 2025.
Publication Year:
2025
Collection:
collection:UNIV-BREST
collection:CNRS
collection:UNIV-UBS
collection:LAB-STICC_UBO
collection:ENIB
collection:LAB-STICC
collection:LAB-STICC_IMTA
collection:IMT-ATLANTIQUE
collection:PRACOM
collection:IP_PARIS
collection:INSTITUTS-TELECOM
collection:ANR
collection:IMTA_MEE
collection:LAB-STICC_CODES_IMTA
collection:LAB-STICC_CODES
collection:LAB-STICC_T2I3
collection:INSTITUT-MINES-TELECOM
collection:DEPARTEMENT-DE-MATHEMATIQUES
collection:IP-PARIS-INFORMATION-COMMUNICATION-ELECTRONIQUE
Subject Terms:
Automorphism group, ensemble decoding, data augmentation, deep learning, channel coding, [MATH.MATH-IT]Mathematics [math], Information Theory [math.IT], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs], Artificial Intelligence [cs.AI]
Subject Geographic:
Strasbourg, France
Original Identifier:
HAL: hal-05143085
Document Type:
Konferenz conferenceObject<br />Conference papers
Language:
French
Access URL:
https://imt-atlantique.hal.science/hal-05143085
https://imt-atlantique.hal.science/hal-05143085v1/document
https://imt-atlantique.hal.science/hal-05143085v1/file/Gretsi_2025_final.pdf
Rights:
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
URL: http://creativecommons.org/licenses/by/
Accession Number:
edshal.hal.05143085v1
Database:
HAL

Weitere Informationen

We show how to leverage the automorphisms of an error-correcting code to enhance a neural decoder’s ability to learn and generalize, as well as to improve its prediction quality through data augmentation during training and inference.
Nous montrons comment tirer profit des automorphismes d'un code pour accroître la capacité d'un décodeur neuronal à apprendre, généraliser, et renforcer la qualité de ses prédictions, par de l'augmentation de données à l'entraînement et à l'inférence.