Publikation: Cooperative Channel Capacity Learning
Stammdaten
Titel: | Cooperative Channel Capacity Learning |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | In this paper, the problem of determining the capacity of a communication channel is formulated as a cooperative game, between a generator and a discriminator, that is solved via deep learning techniques. The task of the generator is to produce channel input samples for which the discriminator ideally distinguishes conditional from unconditional channel output samples. The learning approach, referred to as cooperative channel capacity learning (CORTICAL), provides both the optimal input signal distribution and the channel capacity estimate. Numerical results demonstrate that the proposed framework learns the capacity-achieving input distribution under challenging non-Shannon settings. |
Schlagworte: | Generative models, Discriminative models, Channel capacity, Training, Probability density function, Neural networks, Mutual information, Estimation |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 02.06.2023 (Online) |
Erschienen in: |
IEEE Communications Letters
IEEE Communications Letters
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Heftnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | - |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 02.06.2023 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | 1558-2558 |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/LCOMM.2023.3282307 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10143184/keywords#keywords |
Open Access |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
---|---|---|---|---|---|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
|
AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Zitationsindex |
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Organisation | Adresse | ||
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Princeton University
|
US
- 08540
Princeton, NJ |
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