Úvod do neurónovej kompresie dát

Pôvodný názov:

An Introduction to Neural Data Compression

Obsah knihy:

Cieľom kompresie údajov je znížiť počet bitov potrebných na reprezentáciu užitočných informácií. Neurónová alebo naučená kompresia je aplikácia neurónových sietí a súvisiacich techník strojového učenia na túto úlohu.

Cieľom tejto monografie je slúžiť ako vstupný bod pre výskumníkov v oblasti strojového učenia, ktorí sa zaujímajú o kompresiu, a to prostredníctvom prehľadu nevyhnutných východísk a reprezentatívnych metód v oblasti neurónovej kompresie. Neurónová kompresia je aplikácia neurónových sietí a iných metód strojového učenia na kompresiu údajov. Nedávny pokrok v oblasti štatistického strojového učenia otvoril nové možnosti kompresie údajov, ktoré umožňujú, aby sa kompresné algoritmy učili end-to-end z údajov pomocou výkonných generatívnych modelov, ako sú normalizačné toky, variačné autoenkodéry, difúzne pravdepodobnostné modely a generatívne adverzné siete.

Táto monografia predstavuje túto oblasť výskumu širšiemu publiku strojového učenia prostredníctvom prehľadu potrebného zázemia v teórii informácie (napr. entropické kódovanie, teória rýchlostného skreslenia) a v počítačovom videní (napr.

hodnotenie kvality obrazu, percepčné metriky) a poskytuje prehľadný sprievodca základnými myšlienkami a metódami v doterajšej literatúre. Namiesto prehľadu rozsiahlej literatúry sa tu uvádzajú základné pojmy a metódy v neurónovej kompresii s ohľadom na čitateľa, ktorý sa vyzná v strojovom učení, ale nie nevyhnutne v kompresii dát.