Luận văn: Phương pháp ước lượng xác suất thứ cấp dựa trên lý thuyết entropy cực đại trong ứng dụng nén dữ liệu

Phương Pháp Ước Lượng Xác Suất Thứ Cấp Dựa Trên Lý Thuyết Entropy Cực Đại Trong Ứng Dụng Nén Dữ Liệu

Tác giả: Nguyễn Hải Triều Anh

Lĩnh vực: Điện tử Viễn thông

Nội dung tài liệu:

Bài báo này tập trung vào hai quá trình cốt lõi của nén dữ liệu là mô hình hóa và mã hóa. Mặc dù mã hóa số học được xem là phương pháp tối ưu và hiệu quả, việc tính toán mô hình tối ưu cho một nguồn dữ liệu cho trước là không khả thi. Do đó, nghiên cứu này đề xuất và giới thiệu một phương pháp ước lượng xác suất thứ cấp. Trong phương pháp này, mỗi mô hình sơ cấp sẽ độc lập ước lượng xác suất cho bit tiếp theo là 0 hoặc 1. Các xác suất ước lượng từ các mô hình sơ cấp sẽ được kết hợp lại bằng một phương pháp tương tự như mạng nơtron. Sau khi bit được mã hóa, bộ ước lượng sẽ được cập nhật nhằm mục tiêu tối thiểu hóa chi phí mã hóa, thay vì tối thiểu hóa sai số dự đoán.

Mục lục chi tiết:

• 1. Đặt vấn đề
• 2. Phương pháp kết hợp dựa trên lý thuyết entropy cực đại
• 2.1. Cơ sở lý thuyết
• 2.2. Phương pháp thực hiện
• 2.3. Kết quả và đánh giá
• 2.3.1. So sánh với phương pháp kết hợp được sử dụng trong chuẩn ZPAQ
• 2.3.2. Ảnh hưởng của hệ số học
• 2.3.3. Đánh giá
• 3. Kết luận