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統計物理学的手法に基づくひずみありデータ圧縮のアルゴリズム開発

基于统计物理方法的失真数据压缩算法开发

基本信息

批准号：
04J04453
负责人：
保坂忠明
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

2元定常無記憶情報源から発生する原情報に対するひずみありデータ圧縮のアルゴリズム開発を行った.符号化方法については先行研究において提案しているパーセプトロンを用いた符号化方法によっており,その符号化方法を確率推論アルゴリズムであるビリーフプロパゲーションによって実現した.ビリーフプロパゲーションは統計力学における平均場近似の解を効率的に探索するアルゴリズムと捉えることができる.ビリーフプロパゲーションによるアルゴリズムの定式化だけでは,アルゴリズムは望ましい挙動を示さないのであるが,そこに発見法的ではあるものの慣性項を加えることにより一部の条件下では,これまで情報理論の範疇で報告されている結果よりも優れた結果が得られた.しかしながら,全体としてみた場合は提案アルゴリズムは,その収束性と性能面において改善を要している.今後はビリーフプロパゲーション以外のアルゴリズム(Concave-Convex ProcedureやSurvey Propagation)などの適用も視野に入れつつ改良を考察したいと考えている.また,アルゴリズムの挙動の理論解析も取り組みたいと考えている.ひずみありデータ圧縮ではアルゴリズム開発以外の理論的性能評価の面で進歩が見られた.上記のパーセプトロンを用いた符号化に対する誤り指数評価は特別研究員に採用される以前に解析していたが,その誤り指数評価の枠組みをランダム符号化に対して適用することができ,情報理論で知られる誤り指数の最適表現を統計力学の手法で正しく再導出した.これにより,提案していた誤り指数評価の枠組みそのものの正当性が検証されたことになる.この成果については,裏面記載の学術雑誌にて発表した.今後は多元情報源のひずみありデータ圧縮や連続変数の場合などに拡張し、情報理論では得られていない結果を導出することを目的とする.

2 yuan constant non-emotionless reporting source students do not know what to do in the first place. The method of symbolization is the first to study the method of symbolization. the method of symbolization is used in this paper. In terms of statistical mechanics, the exploration of the approximate solution rate of the average field in statistical mechanics. This is not the only way to determine the accuracy of the information system. This is not the only way to determine the accuracy of the information system. This is not true. This is not the only way to determine the accuracy of the system. This is not true. Under the conditions of a system, the information theory of information is available. In order to improve the performance, it is necessary to improve the performance of the whole group. From now on, we will try to find a way to improve the situation in the future. In the future, we will use the field to investigate the improvement in the future. In the future, we will use the field to investigate the improvement of the Concave-Convex Procedure industry. This is an analysis of the theory of sports training. In order to improve the performance of the theory of performance, the performance of the theory is very important. In the last part of the paper, we used the method of symbolization to analyze the data before, and the group of the index was used to analyze the data. We used the method of statistical mechanics to re-lead the data. This is not a good idea. The proposal is based on the index of the index. The group is not justified. The results will be reviewed, and the academic journal tables will be recorded. In the future, the number of multiple sources of information is very important. The results show that there is a significant difference in the number of contacts.