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快速神经网络无损压缩方法研究
被引量：
3
1
作者
傅彦
周俊临
吴跃
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期1245-1248,共4页
传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最...
传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip(zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。
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关键词
算术
编码
:
数据压缩
最大熵
神经网络
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职称材料
题名
快速神经网络无损压缩方法研究
被引量：
3
1
作者
傅彦
周俊临
吴跃
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期1245-1248,共4页
基金
国家自然科学基金项目(10476006)
国家863项目(2006AAD1Z414)
文摘
传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip(zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。
关键词
算术
编码
:
数据压缩
最大熵
神经网络
Keywords
arithmetic encoding
data compression
maximum entropy
neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
快速神经网络无损压缩方法研究
傅彦
周俊临
吴跃
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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