論文の概要: Neural Distributed Source Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02797v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 04:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 17:25:35.145765
• Title: Neural Distributed Source Coding
• Title（参考訳）: ニューラル分散ソース符号化
• Authors: Jay Whang, Anish Acharya, Hyeji Kim, Alexandros G. Dimakis
• Abstract要約: 分散ソース符号化(Distributed Source coding)は、デコーダにのみ利用可能な相関した側情報がない場合に入力を符号化するタスクである。 相関構造に依存せず,高次元に拡張可能な分散ソースコード符号化のための汎用フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.54314702283168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed source coding is the task of encoding an input in the absence of correlated side information that is only available to the decoder. Remarkably, Slepian and Wolf showed in 1973 that an encoder that has no access to the correlated side information can asymptotically achieve the same compression rate as when the side information is available at both the encoder and the decoder. While there is significant prior work on this topic in information theory, practical distributed source coding has been limited to synthetic datasets and specific correlation structures. Here we present a general framework for lossy distributed source coding that is agnostic to the correlation structure and can scale to high dimensions. Rather than relying on hand-crafted source-modeling, our method utilizes a powerful conditional deep generative model to learn the distributed encoder and decoder. We evaluate our method on realistic high-dimensional datasets and show substantial improvements in distributed compression performance.
• Abstract（参考訳）: 分散ソース符号化(Distributed Source coding)は、デコーダにのみ利用可能な相関側情報がない場合に入力を符号化するタスクである。 注目すべきことに、1973年にSlepianとWolfは、相関した側情報にアクセスできないエンコーダは、エンコーダとデコーダの両方でサイド情報が利用可能であるのと同じ圧縮率を漸近的に達成できることを示した。 情報理論において、この話題には重要な先行研究があるが、実用的な分散ソースコーディングは、合成データセットや特定の相関構造に限られている。 本稿では,相関構造に依存せず,高次元にスケール可能な分散音源符号化のための汎用フレームワークを提案する。 本手法は,手作りのソース・モデリングに頼るのではなく,分散エンコーダとデコーダの学習に強力な条件付き深層生成モデルを用いる。 本手法を実次元高次元データセット上で評価し,分散圧縮性能の大幅な向上を示す。

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