On the complexity of joint source-channel decoding of markov sequences over memoryless channels
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the complexity of joint source-channel maximum a posteriori (MAP) decoding of a Markov sequence which is first encoded by a source code, then encoded by a convolutional code, and sent through a noisy memoryless channel. As established previously the MAP decoding can be performed by a Viterbi-like algorithm on a trellis whose states are triples of the states of the Markov source, the source coder and convolutional coder. The large size of the product space (in the order of K2N, where K is the number of source symbols and N is the number of states of the convolutional coder) appears to prohibit such a scheme. We show that in the case of finite impulse response convolutional codes the state space size can be reduced to O(K2+ NlogN), hence the decoding time becomes O(TK2+ TNlogN), where T is the length in bits of the decoded bitstream. We further show that an additional complexity reduction can be achieved when K > N, if the source satisfies a certain property, which is the case for a scalar quantized Gaussian-Markov source. This decrease becomes more significant as the tree structure of the source code is more unbalanced. The reduction factor ranges between O(K/N) (for a fixed-length source code) and O(K/logN) (for Golomb-Rice code)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».