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【24h】

メモリ量を低減した近似ベイズ符号化アルゴリズム

机译:具有缩减内存的近似贝叶斯编码算法

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摘要

情報源の確率モデルは既知であるが,そのパラメータは未知である場合の符号化法において,ベイズ符号はベイズ基準のもとで冗長度を最小にする符号である.また,ベイズ符号を構成するアルゴリズムとしてFSMX情報源に対する文脈木を用いたベイズ符号化法が提案されている.このアルゴリズムは文脈木を逐次的に生成することにより,最大深さが任意のFSMX情報源に対してベイズ符号を構成している.しかし,実用化を考えた場合,系列長とともに文脈木を生成することはメモリの点から困難である.本論文ではメモリ容量を低減した近似ベイズ符号化アルゴリズムを提案しその性能を評価する.
机译:在编码方法中,当源的概率模型已知,但其参数未知时, 此外,还提出了一种使用FSMX源上下文树的贝叶斯编码方法作为构建贝叶斯代码的算法。 在本文中,我们提出了一种具有减少内存容量的近似贝叶斯编码算法并评估其性能。

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