論文の概要: Neural Distributed Source Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02797v3
• Date: Sun, 16 Jul 2023 22:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 01:06:44.980726
• 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, Alliot Nagle, Anish Acharya, Hyeji Kim, Alexandros G. Dimakis
• Abstract要約: 相関構造に依存せず,高次元までスケール可能な損失DSCのためのフレームワークを提案する。 提案手法は,複数のデータセット上で評価し,複雑な相関関係と最先端PSNRを扱えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.83751738445713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed source coding (DSC) 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 without access to the side information can asymptotically achieve the same compression rate as when the side information is available to it. While there is vast prior work on this topic, practical DSC has been limited to synthetic datasets and specific correlation structures. Here we present a framework for lossy DSC 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 conditional Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) to learn the distributed encoder and decoder. We evaluate our method on multiple datasets and show that our method can handle complex correlations and achieves state-of-the-art PSNR.
• Abstract（参考訳）: 分散ソース符号化(DSC)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、サイド情報にアクセスできないエンコーダが、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。 この話題には多くの先行研究があるが、実用的なDSCは合成データセットや特定の相関構造に限られている。 ここでは、相関構造に依存せず、高次元までスケールできる損失DSCのための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,Vector-Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) を用いて分散エンコーダとデコーダを学習する。 提案手法は複数のデータセットで評価し,複雑な相関を処理でき,最先端psnrを実現できることを示す。

関連論文リスト

• Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of Nonlinearities and Depth [83.15263499262824]
  勾配勾配勾配は入力のスパース構造を完全に無視する解に収束することを示す。 浅層構造にデノナイジング関数を付加することにより,スパースデータの圧縮におけるガウス性能の改善方法を示す。 CIFAR-10 や MNIST などの画像データセットに対して,本研究の成果を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T16:32:29Z)
• Symmetric Equilibrium Learning of VAEs [56.56929742714685]
  可変オートエンコーダ(VAE)をデコーダ-エンコーダペアとみなし,データ空間内の分布を潜在空間内の分布にマッピングする。 本研究では,エンコーダとデコーダに対して対称なナッシュ均衡学習手法を提案し,データと潜伏分布の両方がサンプリングによってのみアクセス可能な状況下でのVAEの学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T10:27:34Z)
• Collaborative Auto-encoding for Blind Image Quality Assessment [17.081262827258943]
  ブラインド画像品質評価(BIQA)は、重要な現実世界のアプリケーションにおいて難しい問題である。 近年、ディープニューラルネットワーク(DNN)による強力な表現を活用しようとする試みは、主観的な注釈付きデータの欠如によって妨げられている。 本稿では,この基本的な障害を克服する新しいBIQA法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T03:45:03Z)
• Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models [25.158390422252097]
  本稿では,拡散生成モデルを用いた画像圧縮のエンドツーエンド最適化について概説する。 VAEベースのニューラル圧縮とは対照的に、(平均)デコーダは決定論的ニューラルネットワークであり、私たちのデコーダは条件付き拡散モデルである。 提案手法では,GANモデルよりもFIDスコアが強く,VAEモデルとの競合性能も高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T21:53:27Z)
• COIN++: Data Agnostic Neural Compression [55.27113889737545]
  COIN++は、幅広いデータモダリティをシームレスに扱うニューラルネットワーク圧縮フレームワークである。 様々なデータモダリティを圧縮することで,本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-30T20:12:04Z)
• Autoencoding Variational Autoencoder [56.05008520271406]
  我々は,この行動が学習表現に与える影響と,自己整合性の概念を導入することでそれを修正する結果について検討する。 自己整合性アプローチで訓練されたエンコーダは、敵攻撃による入力の摂動に対して頑健な(無神経な)表現につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T14:16:14Z)
• Learning Disentangled Latent Factors from Paired Data in Cross-Modal Retrieval: An Implicit Identifiable VAE Approach [33.61751393224223]
  両モーダルデータ間で相互に共有される不整合潜在因子を相互に検索する際の問題に対処する。 本稿では,潜在変数モデルから周辺データデコードモジュールを完全に除去する暗黙デコーダの新たなアイデアを提案する。 本モデルでは,従来のエンコーダ・デコーダの潜在変数モデルよりも精度が高く,精度も優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T17:47:50Z)
• Modeling Lost Information in Lossy Image Compression [72.69327382643549]
  ロスシー画像圧縮は、デジタル画像の最もよく使われる演算子の1つである。 Invertible Lossy Compression (ILC) と呼ばれる新しい非可逆的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T04:04:56Z)
• Infomax Neural Joint Source-Channel Coding via Adversarial Bit Flip [41.28049430114734]
  本稿では、ニューラルジョイント・ソース・チャネル符号化方式の安定性と堅牢性を改善するために、Infomax Adversarial-Bit-Flip (IABF) と呼ばれる新しい正規化手法を提案する。 我々のIABFは、圧縮と誤り訂正のベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成でき、ベースラインをかなりの差で上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T10:00:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。