HyperAI

رموز إخراج تصحيح الأخطاء

ترميز إخراج تصحيح الخطأ يمكن لـ ECOC تحويل المشكلات متعددة الفئات إلى مشكلات متعددة من فئتين، كما يتمتع كود الإخراج لتصحيح الأخطاء نفسه بقدرات تصحيح الأخطاء، مما يمكن أن يحسن دقة التنبؤ بخوارزميات التعلم الخاضع للإشراف.

يمكن أن يؤدي ترميز فئة الإخراج إلى تقليل مشكلات الفئات المتعددة إلى فئتين، أي أن كل فئة تتوافق مع سلسلة بت ثنائية بطول n، مما يشكل إجماليًا m من الكلمات الرمزية، والتي تصف دالة ثنائية. بعد التعلم، يتم الحصول على N ثنائيات. تشكل نتيجة كل ثنائي في عينة الإدخال متجه إخراج، ثم يتم تحديد فئة عينة الإدخال بواسطة قاعدة القرار.

في نظرية الترميز، يتم استخدام مسافة هامينج لتحديد قدرة تصحيح الخطأ في رمز الكتلة. ويتم استخدامه أيضًا لتحديد قدرة تصحيح الخطأ في رمز الإخراج.

عدد صفوف مصفوفة رمز إخراج تصحيح الخطأ يتوافق مع عدد الفئات m في مشكلة التصنيف المشرف، وعدد الأعمدة يتوافق مع طول الرمز n. تتمتع أكواد إخراج تصحيح الأخطاء المتاحة بالخصائص التالية:

  • تتمتع بقدرات معينة على تصحيح الأخطاء؛
  • لا يوجد أعمدة كلها 0 أو أعمدة كلها 1 في مصفوفة التعليمات البرمجية؛
  • لا توجد أعمدة متطابقة ولا أعمدة متكاملة في مصفوفة التعليمات البرمجية.

طرق الترميز المستخدمة بشكل شائع هي كما يلي:

  • ترميز التعداد
  • تسلق التلال العشوائي
  • ترميز BCH
  • الترميز المستمر
  • ترميز البحث

مراجع

【1】ترميز إخراج تصحيح الأخطاء (ECOC)