神经网络、纠错码和二元n—立方体上的多项式

摘要

本文介绍几种将纠错码的概念和神经网络概念联系起来的方法。证明线性分组码中进行最大似然译码等价于某种神经网中求解能量函数的全局极大值。给定一线性码，可以构造一个神经网络，方法是使能量函数的每个局部极大值都对应于一个码字，而每个码字对应于一个局部极大值。本文还探讨了n-立方体上多项式的极大化和纠错码之间的关系，结果表明译码技术对于解决n-立方体上多项式的极大化问题可能是一种有用的工具。这些结果已被推广到非二进制和非线性码。