The Three-Terminal Interactive Lossy Source Coding Problem
研究了三节点多端有损信源编码问题。我们推导出一个内界的一般率失真区域的这个问题，这是一个自然的扩展的开创性工作Kaspi'85上的交互式双端信源编码问题。结果表明，这个（而涉及）内界包含一些相关的信源编码设置的率失真区域。这样，除了交互式两端问题的非平凡扩展之外，我们的结果还可以被视为该领域以前几项工作的推广和统一。专门针对特定的情况下，我们获得了几个有损信源编码问题的新的率失真区域。最后，我们将描述一些尚未解决的问题和挑战。然而，一般的三节点多端有损信源编码问题似乎提供了一个强大的数学复杂性。
2016-01-18 cs.IT math.IT
Joint universal lossy coding and identification of stationary mixing sources
Beckman Institute（贝克曼研究所）；University of Illinois（伊利诺伊大学）
联合通用信源编码和建模的问题，在无损编码的上下文中处理的Rissanen，最近被推广到固定速率的有损编码的连续字母表i.i.d.源我们将这些结果扩展到可变速率的有损块编码的平稳遍历源，并表明，有界度量失真措施，满足适当的混合，平滑度和Vapnik-Chervonenkis学习条件的平稳源的任何一个参数化家庭承认联合有损信源编码和识别的通用计划。我们还给出了几个明确的例子参数源满足正则性条件。
2007-04-20 cs.IT cs.LG math.IT
Lossy Source Coding with Focal Loss
本工作提出将 focal loss 作为有损信源编码的失真度量，推导了单次可达与反向界，证明无限块长下失真率权衡与 log loss 一致，并通过仿真揭示了非渐近情况两者的差异。
2025-04-28 cs.IT math.IT
On Coding for Reliable Communication over Packet Networks
我们提出了一个容量实现编码方案，单播或组播在有损分组网络。在该方案中，中间结点执行额外的编码，但不解码，甚至在发送编码分组之前不等待分组块。相反，只要它们有传输机会，它们就发送由先前接收的分组的随机线性组合形成的编码分组。所有编码和解码操作都具有多项式复杂度。我们表明，该计划是容量实现，只要收到的数据包在链路上到达根据一个过程，具有平均速率。因此，链路上的分组丢失可能表现出时间上的相关性或与其他链路上的丢失的相关性。在泊松流量的特殊情况下，i.i.d.损失，我们给出了错误指数，量化了编码延迟的错误概率的衰减率。我们对该方案的分析表明，它不仅是实现能力，但传播的数据包携带“创新”的信息如下传播的就业机会通过一个网络，因此流体流动模型产生良好的近似。我们认为网络与有损点对点和广播链路，使我们能够模拟有线和无线分组网络。
2007-01-02 cs.IT cs.NI math.IT
Multiterminal Source Coding under Logarithmic Loss
我们考虑经典的两个编码器多端信源编码问题，其中失真是在对数损失下测量的。我们提供了一个单一的字母表征的可实现的率失真区域任意相关的源有限字母。在这样做的时候，我们也给率失真区域的$m$编码器CEO问题（也在对数损失）。给出了几个应用实例。
2012-07-11 cs.IT math.IT
LINC: An In-Network Coding Approach to Tame Packet Loss in Hybrid Wireless-Fiber Backbones
本文提出LINC系统，通过逐链路系统块编码在网络内部缓解混合无线-光纤骨干网的环境丢包，无需端主机配合，并优化编码参数，仿真显示其可将端到端延迟降低达18%。
2025-09-17 cs.IT cs.NI math.IT
Successive Wyner-Ziv Coding for the Binary CEO Problem under Log-Loss
研究了一类$l$ -链接二元CEO问题.我们提出了一个实用的编码和解码方案，这个问题采用基于图的代码。提出了一种将$l$ -链接二进制CEO问题转化为$(2l-1)$单二进制Wyner-Ziv（WZ）问题的连续编码方案.通过使用复合LDGM-LDPC码，每个二进制WZ的理论界是渐近可达的。我们提出的解码器连续解码接收到的数据，采用著名的总和产品（SP）算法，并利用它们来重建源。我们提出的编码方案的和率失真性能进行比较的理论界下的对数损失（对数损失）准则。
2018-03-07 cs.IT math.IT
Soft Guessing Under Logarithmic Loss Allowing Errors and Variable-Length Source Coding
本文研究对数损失下允许错误的软猜测，提出最优策略，推导单次与渐近界，扩展至边信息情形，并揭示其与变长有损编码的联系，Rényi熵起关键作用。
2025-10-10 cs.IT math.IT
The Effect of Erasure Coding on the Burstiness of Packet Loss
Johns Hopkins Applied Physics Laboratory（约翰斯·霍普金斯应用物理实验室）
通过IP网络传送的实时媒体的感知质量取决于分组丢失的速率和突发性。在本文中，我们开发了一个新的数学模型的剩余突发性损失下的纠删编码。我们得到的预期数量的连续损失在一个突发作为一个函数的纠删编码参数和网络损失概率假设一个伯努利模型的网络损失。
2019-10-28 cs.IT cs.SD eess.AS
End-to-End Algebraic Network Coding for Wireless TCP/IP Networks
传输控制协议（TCP）被设计用于在有线网络中提供可靠的传输服务。在这样的网络中，分组丢失主要是由于拥塞而发生的。因此，TCP被设计成应用拥塞避免技术来处理分组丢失。如今，TCP也被用于无线网络中，其中除了拥塞之外，还存在许多其他导致分组丢失的原因。当无线信道的状态差时，这导致吞吐量降低和传输往返时间增加。我们提出了一个新的网络层，透明地坐在下面的传输层，并隐藏从TCP的非强制性的数据包丢失。这个新层中的网络编码基于众所周知的最大距离可分离（MDS）码类。
2010-04-20 cs.IT cs.NI math.IT
Further Results on Coding for Reliable Communication over Packet Networks
在“On Coding for Reliable Communication over Packet Networks”（Lun，Medard和Effros，Proc.42nd Annu. Allerton Conf.Communication，Control，and Computing，2004），提出了一种用于有损有线或无线分组网络上的单播或多播的容量实现编码方案。我们扩展该文件的结果在两个方面：首先，我们扩展的网络模型，允许接收到的数据包的链路上到达根据任何过程的平均速率，而不是假设的泊松流量与i.i.d.以前的损失。第二，在具有i.i.d.损失，我们得出错误指数，量化的速率，错误的概率随编码延迟衰减。
2005-08-08 cs.IT cs.NI math.IT
A Generalization of Blahut-Arimoto Algorithm to Compute Rate-Distortion Regions of Multiterminal Source Coding Under Logarithmic Loss
在本文中，我们提出了迭代算法，数值计算率失真区域的两个问题：两编码器多端信源编码问题和首席执行官（CEO）问题，这两个问题都是在对数损失失真测度下的.由于这些模型与分布式信息瓶颈方法有着明确的联系，所提出的算法可以在各种应用中找到用处，例如聚类，模式识别和学习。我们通过一些数值例子说明我们的算法的效率。
2017-08-24 cs.IT math.IT
Output-Constrained Lossy Source Coding With Application to Rate-Distortion-Perception Theory
本文分析了有限公共随机性下输出受限有损信源编码的失真率函数，在平方误差测度及高斯分布下求得显式表达式，并据此部分刻画了二次高斯率-失真-感知编码的信息论极限。
2024-03-21 cs.IT cs.LG math.IT
Joint universal lossy coding and identification of i.i.d. vector sources
联合通用信源编码和建模的问题，解决了由Rissanen在无损编码的上下文中，被推广到固定速率的连续字母表无记忆源的有损编码。我们表明，有界失真措施，任何companitary参数化家庭的i.i.d.具有绝对连续边缘的实矢量源（满足适当的光滑性和Vapnik-Chervonenkis可学习性条件）允许通用有损块编码和参数估计的联合方案，并给出失真冗余和活动源与估计源之间的变距离的收敛速度的非渐近估计。我们还提出了明确的例子参数源承认这样的联合通用压缩和建模方案。
2006-05-11 cs.IT cs.LG math.IT
A Symbolic Dynamical System Approach to Lossy Source Coding with Feedforward
已知的是，在一般条件下，通过在单位间隔上演化的符号动力系统对信息源进行建模，导致获得源的熵率的自然无损压缩方案。我们扩展这一概念的有损压缩制度，假设一个前馈链路是可用的，通过一个二维符号动力系统，其中一个组件对应于压缩信号，和其他基本上对应于前馈信号的源建模。对于无记忆源和任意有界失真测度，我们表明这种方法导致一个家庭的简单的确定性压缩方案，达到率失真函数的源。该结构是对偶的最近的最佳方案的信道编码与反馈。
2010-01-20 cs.IT math.IT
Information Criteria and Arithmetic Codings : An Illustration on Raw Images
在本文中，我们给出了一个简短的理论描述的一般预测自适应算术编码技术。建立了该技术与80年代J.Rissanen的工作，特别是参数模型选择问题中的BIC信息准则之间的联系。我们还设计了图像的无损和有损编码技术。无损技术混合使用固定长度编码和算术编码，比这些单独的方法提供更好的压缩结果。该技术也被认为在统计领域有一个有趣的应用，因为它给出了一个数据驱动的程序的非参数直方图选择问题。有损技术只使用预测自适应算术码，并显示如何一个良好的选择的顺序的预测可能会导致更好的结果，在压缩方面。我们说明了这些编码技术的原始灰度图像。
2007-06-12 cs.IT math.IT
The Gap Between Principle and Practice of Lossy Image Coding
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文揭示有损图像编码中理想率失真函数与实证率失真函数之间的差距，归因于五种效应，并定量评估后三种，展示未来技术潜力。
2025-01-21 cs.IT cs.LG math.IT
Recovering Multiplexing Loss Through Successive Relaying Using Repetition Coding
本文研究了一种两中继无线网络的传输协议，其中中继节点采用简单重复编码。给出了这种传输方案的信息理论可达速率，并开发了一种接近它们的空时V-BLAST信令和检测方法。通过分集复用折衷分析表明，该传输方案可以在保留一定分集增益的情况下，恢复半双工中继网络的复用损失。该方案还比较了传统的传输协议，只利用网络的多样性的成本的复用损失。结果表明，新的传输协议提供了显着的性能优势，比传统的协议，特别是当两个中继之间的干扰是足够强。
2007-05-22 cs.IT math.IT
Successive Wyner-Ziv Coding for the Binary CEO Problem under Logarithmic Loss
研究了对数损失下的$L$链二元CEO问题.一个量化分裂技术被应用到转换的问题考虑到一个$(2L-1)$ -步连续Wyner-Ziv（WZ）的问题，提出了一个实用的编码方案。在所提出的方案中，低密度生成矩阵（LDGM）码用于二进制量化，而低密度奇偶校验（LDPC）码用于综合征的产生，解码器执行连续解码的基础上收到的综合征，并产生一个软重构的远程源。仿真结果表明，该方案的率失真性能可以接近基于二进制对称测试信道模型的理论内界。
2019-05-27 cs.IT math.IT
The Dispersion of Lossy Source Coding
在这项工作中，我们调查的行为所需的最小速率，以保证一个给定的概率，失真超过规定的阈值，在一些固定的有限量化块长度。我们表明，以上的率失真函数的过量编码率是成反比的（一阶）块长度的平方根。我们给出了一个明确的表达比例常数，这是由允许的过度失真概率的逆Q函数，乘以常数的平方根，称为过度失真色散。该结果是对应的信道编码结果的对偶，其中上述色散是信道色散的对偶。这项工作对待离散无记忆源，以及二次高斯的情况下。
2011-02-13 cs.IT math.IT
Improving Conversation Quality for VoIP Through Block Erasure Coding
IP语音（VoIP）的会话质量取决于分组丢失率、分组丢失的突发性和延迟（或延迟）。由于纠删编码降低了分组丢失率，因此它对会话语音质量的好处得到了广泛的认可。当使用块擦除编码时，我们的分析显示了这些好处是如何通过延迟的增加和数据包丢失的突发性来减少甚至消除的。然而，我们表明，这三个因素的净效应仍然是积极的，在很宽的范围内的网络损失率，块大小足够小，解码缓冲区的大小已被优化的实时媒体。为了进行这种分析，我们开发了一个新的分析模型，描述块擦除编码对端到端网络性能的影响。
2019-12-16 cs.IT eess.IV math.IT
Lossless Address Coding for Quantum Networks
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）
研究量子网络寻址问题，提出无损源编码方案，引入前缀 - 后缀地址空间，开发等距分层编解码器并结合基于哈夫曼的程序，经13节点网络数值示例验证可行且保真，建立源编码理论与量子网络设计联系，提供实用框架。
2026-07-28 cs.IT cs.NI math.IT
Variable Rate Lossy Source-Channel Coding over Channels with Feedback
Queen’s University（女王大学）
研究具有反馈的突发噪声通信信道的可变速率有损信源 - 信道编码，采用多级信道优化矢量量化系统，通过贪婪算法动态分配比特，相比固定速率方案，在多种信道条件下信噪比增益可达约4.5dB。
2026-07-21 cs.IT math.IT
Constructive Approaches to Perception-Aware Lossy Source Coding: Information-Theoretic Guidelines
McMaster University（麦克马斯特大学）；Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；University of Michigan（密歇根大学）
本文探讨了基于信息论原理的构造性方法，用于开发感知-aware的有损源编码，通过率-失真-感知理论指导设计可实现的编码方案，并通过实例说明关键概念和权衡。
2026-04-21 cs.IT math.IT
Separation of source-network coding and channel coding in wireline networks
本文证明了有线网络中信源网络编码与信道编码的分离。对于这项工作的目的，有线网络是任何网络的独立的，无记忆的，点对点的，有限字母表的信道用于传输相关的来源，无论是losslance或受到失真约束。在推导这一结果时，我们还证明了在具有相关源的一般无记忆网络中，无损和零失真重建是等价的，只要每个源的条件熵给定其他源是非零的。此外，我们将分离结果扩展到连续字母表，点对点信道，如加性高斯白噪声（AWGN）信道的情况。
2012-12-18 cs.IT math.IT
A Novel Rate Control Algorithm for Onboard Predictive Coding of Multispectral and Hyperspectral Images
预测编码由于其低计算复杂性、适度的存储器要求和在逐像素基础上精确控制质量的能力而对于航天器上的压缩是有吸引力的。传统上，预测压缩集中在无损和近无损操作模式，其中最大误差可以被限制，但压缩图像的速率是可变的。速率控制被认为是预测编码器的一个具有挑战性的问题，这是由于反馈回路中的量化和预测之间的依赖性，以及缺乏将信号的能量打包到几个系数中的信号表示。在本文中，我们表明，它是可能的设计一个速率控制方案旨在板载实现。特别是，我们提出了一个通用的框架来选择量化器在每个空间和光谱区域的图像，以达到所需的目标速率，同时最大限度地减少失真。速率控制算法允许实现有损、近无损压缩和任何介于两者之间的压缩类型，例如，具有近无损约束的有损压缩。虽然这个框架是独立的具体预测所使用的，为了显示其性能，在本文中，我们将其调整到CCSDS-123无损压缩标准所采用的预测，获得一个扩展，允许在一个单一的包中执行无损，近无损和有损压缩。我们表明，速率控制器具有优异的性能，在输出速率，率失真特性的精度方面，是非常有竞争力的国家的最先进的变换编码。
2014-01-14 cs.IT math.IT
Lossy Source Coding with Reconstruction Privacy
我们考虑的问题，有损信源编码与边信息的隐私约束下，在解码器的重建序列应保持一定程度的秘密，从另一个终端，如窃听者，发送者，或帮助。我们感兴趣的是在一个特定的终端重建隐私约束如何影响率失真权衡。在这项工作中，我们允许解码器使用随机映射，并给出内部和外部边界的率失真模糊区域的不同情况下，边信息是非因果关系和因果关系在解码器。在每个重构符号仅依赖于源描述和当前边信息符号的特殊情况下，提供了完整的率失真模糊区域。一个二进制的例子说明了一个新的权衡，由于新的隐私约束，并从使用随机解码器的增益。
2014-06-24 cs.IT math.IT
Wyner's Common Information: Generalizations and A New Lossy Source Coding Interpretation
Wyner的公共信息最初是为一对相依离散随机变量定义的。它的重要性很大程度上反映在各种信源编码问题的几种现有解释中，因此也局限于这些解释。本文试图通过提供一种新的操作性解释，既概括了它的定义，又扩展了它的实践意义。一般化是双重的：因变量的数量可以是任意的，这些随机变量的字母表也可以是任意的。确定了N个因变量的广义Wyner公共信息的新性质。更重要的是，Wyner的共同信息的有损信源编码的解释是使用Gray-Wyner网络开发。特别地，当总速率任意接近联合解码的速率失真函数时，建立了公共信息等于最小公共消息速率。一个令人惊讶的观察是，这种等式保持独立的失真约束的值，只要失真是在一些失真区域。给出了计算公共信息的实例，包括一对相依高斯随机变量的公共信息的计算。
2013-01-10 cs.IT math.IT
Robust Coding for Lossy Computing with Receiver-Side Observation Costs
编码器希望最小化保证解码器能够计算仅在编码器处可用的序列和仅在解码器处可以测量的序列的符号函数所必需的比特率。这个经典的问题，首先由Yamamoto研究，在这里通过包括两个新的方面来解决：（i）解码器获得其序列的噪声测量，其中这种测量的质量可以通过成本约束的“动作”序列来控制;（ii）解码器处的测量可能以编码器不可预测的方式失败，因此需要鲁棒编码。所考虑的场景概括了已知的设置，如Heegard-Berger-Kaspi和“自动售货机的信源编码”问题。率失真成本函数的推导和数值例子也制定出获得进一步的洞察到最佳的系统设计。
2012-04-18 cs.IT math.IT
Fast and Lightweight Rate Control for Onboard Predictive Coding of Hyperspectral Images
预测编码以其优良的率失真性能和较低的复杂度在航天器上的超光谱图像压缩中具有重要的应用前景。在这封信中，我们提出了一种码率控制算法，并将其集成在CCSDS-123无损压缩建议的有损扩展中。所提出的速率算法通过更快和更简单的数量级来实现，同时在输出速率和可比或更好的图像质量方面仍然提供相同的精度，从而彻底改变了我们以前的方案。
2017-01-30 cs.IT math.IT
A Lossy Graph Model for Decoding Delay Reduction in Instantly Decodable Network Coding
本文研究了有损反馈情况下广义即时可解码网络编码（G-IDNC）的广播解码延迟性能。在文献[1]中，该问题被表述为G-IDNC图上的最大权团问题。为了进一步减小解码延迟，本文引入了有损G-IDNC图（LG-IDNC）。G-IDNC图仅表示无疑可组合的分组，而LG-IDNC图也表示当编码分组的预期解码延迟低于其中编码的每个分组的单独预期解码延迟时的不确定分组组合。由于已知最大权重团问题是NP-难的，我们使用在[2]中引入的启发式算法来发现LG-IDNC图中的最大权重团，并且最后我们通过大量的模拟来比较LG-IDNC和G-IDNC图的解码延迟性能。数值结果表明，我们的新的LG-IDNC图配方优于G-IDNC图配方在所有情况下，并取得显着改善的解码延迟，特别是当反馈擦除概率高于数据包擦除概率。
2013-11-03 cs.IT math.IT
Secure Multiplex Network Coding
在用于多播的安全网络编码中，由于在源节点处包含随机比特，存在信息速率的损失。我们展示了一种方法，以消除损失的信息率使用多个统计独立的消息保持秘密从窃听者。该计划是一个适应山本等人。的安全复用编码到安全网络编码。
2011-06-05 cs.CR cs.IT math.IT
Lossy Quantum Source Coding with a Global Error Criterion based on a Posterior Reference Map
我们考虑有损量子信源编码问题，其任务是将给定的量子信源压缩到低于其冯诺伊曼熵。受经典环境中率失真和信道编码问题之间的对偶关系的启发，我们提出了一种新的有损量子信源编码问题的公式。该公式与现有的量子率失真理论有两个不同之处。首先，我们要求压缩量子源的重建满足全局误差约束，而不是标准率失真设置中使用的样本局部误差准则。其次，我们采用后向量子信道的概念来测量重建误差，而不是可观察到的失真，我们称之为“后向参考映射”。使用这些，我们描述的渐进性能限制的有损量子源编码问题的单字母相干信息的给定后验参考映射。我们展示了一个协议，编码（在指定的速率）和解码，重建满足所提供的全球误差标准，因此达到渐近性能限制。该协议通过将相干信息分解为两个Holevo信息量的差来构建，其灵感来自量子通信问题中的先前工作。为了进一步支持这些发现，我们开发了量子经典和经典变体的类似配方，并表示渐近性能极限的单字母互信息量方面的适当定义的通道类似于后参考地图。我们还提供了各种例子的三个配方，并阐明其连接到标准的率失真制定尽可能。
2023-02-01 cs.IT math.IT quant-ph
The Lossy Horizon: Error-Bounded Predictive Coding for Lossy Text Compression (Episode I)
Cranfield University（克兰菲尔德大学）
本文提出误差有界预测编码（EPC），利用掩码语言模型作为解压器，通过存储最小修正实现有损文本压缩，在率失真性能上优于预测掩码基线，以更低比特率提供更高保真度。
2025-10-25 cs.CL cs.IT cs.LG
Joint fixed-rate universal lossy coding and identification of continuous-alphabet memoryless sources
在连续字母表无记忆信源的固定速率有损编码环境下，考虑了联合通用信源编码和识别问题。对于一类广泛的有界失真测度，证明了任何紧参数化的$\R^d$ -值i.i.d.源的绝对连续分布，满足适当的平滑度和Vapnik-Chervonenkis学习条件，承认一个联合计划的通用有损块编码和参数估计，这样，当块长度$n$趋于无穷大，开销每字母率和失真冗余收敛到零，分别为$O(n^{-1}\log n)$和$O(\sqrt{n^{-1}\log n})$。此外，有源源可以在解码器处被确定为半径为$O(\sqrt{n^{-1} \log n})$的球，在变距离中，渐近地几乎肯定。该系统具有有限的内存长度等于块的长度，并可以被认为是一个时不变的非线性滤波器的块的应用程序与初始条件确定从前一个块。与现有的几个通用矢量量化方案，其中不包括参数估计明确的比较，并概述了无限失真措施的扩展。最后，有限的混合类和指数家庭的参数源承认联合通用的压缩和建模方案的研究在这里给出明确的例子。
2007-05-17 cs.IT cs.LG math.IT
Improving Lossless Compression Rates via Monte Carlo Bits-Back Coding
University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute（向量研究所）；Facebook AI Research（脸书人工智能研究院）；University College London（伦敦大学学院）；University of Oxford（牛津大学）
潜变量模型已成功地应用于无损压缩的比特回退编码算法。然而，比特返回遭受比特率的增加等于近似后验和真实后验之间的KL发散。在本文中，我们将展示如何消除这一差距渐近派生比特回编码算法从更严格的变分界限。其关键思想是利用扩展的空间表示的蒙特卡罗估计的边际似然。天真地应用，我们的计划将需要更多的初始位比标准的位回编码器，但我们展示了如何大大减少这种额外的成本与耦合的潜在空间。当可以利用并行架构时，我们的编码器可以实现比比特回退更好的速率，而几乎没有额外的成本。我们证明了改进的无损压缩率在各种设置，特别是在分布或顺序数据压缩。
2021-06-15 cs.AI cs.IT cs.LG
Second-order coding rates for pure-loss bosonic channels
纯损耗玻色子信道是用于自由空间或光纤链路上的通信的简单模型。更一般地，相位不敏感玻色子通道模拟其他类型的噪声，例如热化或放大过程。最近的工作已经建立了所有这些通道的经典容量，而且，现在已知的是，一个强的逆定理在特定的光子数约束下，这些通道的经典容量。本文的目标是开始研究这些通道的二阶编码率，从最简单的一个，纯损耗玻色子信道。在通信的二阶分析中，人们固定可容忍的错误概率，并试图理解对于足够大但有限数量的信道使用的容量的回退。我们发现一个下界的纯损耗玻色子信道的最大可实现的代码大小，在已知的表达其容量和数量称为信道色散。我们完成这一点，证明了一个一般的“一次性”编码定理的经典输入和纯态量子输出驻留在一个可分离的希尔伯特空间的通道。该定理导致一个最佳的二阶特性时，信道输出是有限维的，它仍然是一个悬而未决的问题，以确定是否是最佳的纯损耗玻色子信道的特性。
2015-04-16 cs.IT math.IT quant-ph
Practical Lossless Compression with Latent Variables using Bits Back Coding
University College London（伦敦大学学院）
深度潜变量模型最近在许多数据领域取得了成功。无损压缩是这些模型的一种应用，尽管其具有非常有用的潜力，但还没有以实际的方式实现。我们提出了"位回ANS"（BB-ANS），一个计划，以执行无损压缩与潜变量模型在一个接近最佳的速率。我们证明了这个方案，使用它来压缩MNIST数据集与变分自动编码器模型（VAE），实现压缩率优于标准方法，只有一个简单的VAE。鉴于该计划是非常适合并行化，我们的结论是，有一个足够高的质量生成模型，该计划可以用来实现可接受的运行时间在压缩率的大幅改善。我们在www.example.com上提供了我们的实现。
2019-01-15 cs.AI cs.IT cs.LG
