A type generator model for adaptive lossy compression
A type generator model for adaptive lossy compression
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一种自适应有损压缩生成器模型
DOI：
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发表时间：
1997
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
K. Rose
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Zamir;K. Rose
我们提出了一个随机编码模型，该模型可深入了解有损弦匹配算法的潜在机制。这种理想化的模型基于操纵类型而不是代码字。我们将自适应代码簿建模为混合类型的随机代码，其类型分布随时间而随着其尺寸的增加而演变。模型行为表现出一种自然类型选择的机制，该机制加强了“良好类型”。
We propose a random coding model which gives insight into the underlying mechanism of lossy string-matching algorithms. This idealised model is based on manipulating types rather than codewords. We model the adaptive codebook as a mixed type random code, whose type distribution evolves with time as its dimension increases. The model behavior exhibits a mechanism of natural type selection which reinforces "good types".