Anytime coding on the infinite bandwidth AWGN channel: A sequential semi-orthogonal optimal code
众所周知，在没有带宽约束的情况下，正交编码可以用来逼近功率受限的AWGN信道的香农容量。这种对应关系描述了脉冲位置调制的半正交变化，其本质上是顺序的--比特可以被"流传输“，而不必在发射机处缓冲比特块。ML解码导致作为容许的接收器延迟的函数的指数小的错误概率，并且因此最终导致每个发送比特上的零错误概率。在高速率的制度，匹配上界给出的延迟误差指数。最后，我们对反馈案例以及与单位成本容量问题的联系进行了一些评论。
2006-10-26 cs.IT math.IT
Sequential Coding of Markov Sources over Burst Erasure Channels
研究了马尔可夫信源在误差传播约束下的序列编码问题。编码器顺序地压缩在空间上独立同分布的矢量源序列。但是根据一阶马尔可夫过程在时间上相关。该通道在单个突发中擦除多达B个数据包，但向目的地显示所有其他数据包。目的地需要瞬时地并且以无损方式再现所有源向量，除了在擦除突发开始之后的长度为B + W的错误传播窗口中出现的那些序列之外。我们定义的速率恢复函数R（B，W）-在这个框架中，每个源样本的最小可实现的压缩率-并开发这个函数的上限和下限。我们的上限是使用一个随机装箱技术，而我们的下限是通过绘制连接到多终端信源编码。在某些特殊情况下，我们的上界和下界重合，产生R（B，W）。更一般地，上限和下限都等于预测编码的速率加上以1/（W+1）递减的项，从而建立速率恢复函数的缩放行为。对于一类特殊的半确定性马尔可夫信源，我们提出了一种新的最优编码方案：prospicient编码。这种编码技术的扩展高斯源也开发。对于一类对称马尔可夫信源和无记忆编码器，我们建立了随机合并的最优性。当目的地被要求以固定的延迟再现每个源序列时，并且当W = 0时，我们还建立了分箱的最优性。
2012-02-23 cs.IT math.IT
Secure Block Source Coding with Sequential Encoding
我们介绍了基本的界限可实现的累积速率分布函数（CRDF）的特点，顺序编码过程中，确保无损或有损重建的平均失真标准，使用非因果解码器。CRDF描述了顺序压缩序列所花费的资源速率。我们还包括一个安全约束，影响可实现的CRDF集。随着信息泄漏的演变，基于源与其压缩表示之间的互信息来顺序地定义信息泄漏。为了表征安全约束，我们引入了累积泄漏分布函数（CLF）的概念，该函数确定了允许的信息泄漏分布在编码子块上。利用工具，从优化理论，我们得出的必要和充分条件，可实现的CRDF为一个给定的独立同分布（IID）源和CLF。本文的一个主要结果是，CRDF的凹壳特征的最佳可实现的速率分布。
2021-08-30 cs.IT math.IT
Secure Block Joint Source-Channel Coding with Sequential Encoding
将序贯编码扩展到含窃听者的联合信源信道编码，用CRDF和CLF刻画编码与安全约束，推导可达界并证明在特定条件下界紧。
2023-05-10 cs.IT math.IT
On the Origin of Polar Coding
极化编码最初被认为是一种用于提高顺序解码的截止率的技术，沿着Pinsker和Massey的早期方案的路线。提高截止速率的关键思想是采用一个矢量信道（给定的或人工构建的），将其分成多个相关的子信道，并在每个子信道上使用单独的顺序解码器。极化编码最初被设计为这种类型的低复杂度递归信道组合和分裂操作，用作具有外卷积编码和顺序解码的级联方案中的内码。然而，极化内码被证明是如此有效，以至于实际上不需要外码来实现将截止速率提高到信道容量的原始目标。本文解释了促使极化编码发展的截止速率考虑因素。
2015-11-16 cs.IT math.IT
Nonparametric Decentralized Sequential Detection via Universal Source Coding
当原假设下的分布是完全已知的，而备择假设对应于其他未知分布时，我们考虑非参数或泛序贯假设检验问题。这些算法主要是从认知无线电中的频谱感知和无线传感器网络中的入侵检测中得到的。我们使用易于实现的通用无损源代码，提出简单的算法，这样的设置。该算法首次提出了离散字母表。理论上研究了它们的性能和渐近性质。后来这些扩展到连续字母表。它们的性能与两个著名的通用源代码，Lempel-Ziv码和Krichevsky-Trofimov估计与算术编码器进行了比较。这些算法也比较了使用各种其他非参数估计的测试。最后，还提出了一种利用空间分集的分散版本。分析了它的性能，证明了它的渐近性质。
2013-08-29 cs.IT math.IT
Block-Fading Channels with Delayed CSIT at Finite Blocklength
在许多无线系统中，发射机处的信道状态信息（CSIT）直到传输已经发生之后才能被获知，并且因此是过时的。在本文中，我们研究的好处延迟CSIT块衰落信道在有限块长度。首先，一个家庭的代码，允许码字的数量在传输过程中扩展，基于延迟CSIT的可实现的速率，其特征在于。一个固定长度和可变长度的表征率提供使用的依赖性测试界和Polyanskiy等人介绍的可变长度设置。接下来，提出了一个通信协议的基础上的代码与可扩展的消息空间，和数字，它表明，更高的速率是可以实现的编码策略，不受益于延迟CSIT。
2014-01-28 cs.IT math.IT
Information-Theoretic Caching: Sequential Coding for Computing
在缓存的范例下，部分数据在用户的实际请求被知道之前被传递。本文将该问题建模为带边信息的规范分布式信源编码问题，边信息代表用户的请求。对于单用户情况，建立了最优速率区域的单字母特征，对于几种重要的特殊情况，给出了封闭形式的解，包括用户请求均匀分布的情况.在这种情况下，它表明，最佳的缓存策略是密切相关的总相关性和Wyner的共同信息。使用从单用户的情况下获得的洞察力，三个两个用户的情况下承认单字母的特征，其中绘制连接到现有的信源编码的文献中的问题：灰色-Wyner系统和分布式连续细化。最后，Maddah-Ali和Niesen研究的模型被改写，以与所考虑的信息理论模型进行比较。虽然这两种缓存模型在单用户情况下具有类似的行为，但通过两个用户的示例显示，这两种缓存模型的行为通常不同。
2016-02-27 cs.IT math.IT
Lattice Sequential Decoding for LAST Coded MIMO Channels: Achievable Rate, DMT, and Complexity Analysis
分析了格型序列译码器在LAST编码MIMO信道下的渐近性能。我们确定的速率可实现格编码和顺序解码应用到这样的信道。推导出格序解码下的分集复用权衡（DMT）是其参数--偏置项的函数，偏置项对于控制解码阶段所需的计算量至关重要。实现低解码复杂度需要增加偏置项的值。然而，这是以失去信道的最佳折衷为代价的。在这项工作中，我们推导出尾部分布的解码器的计算复杂性在高信号噪声比制度。我们的分析表明，这样一个低复杂度的解码器的尾部分布是由底层编码方案的信道的中断概率。此外，尾部指数的复杂性分布是等价的DMT实现格编码和格顺序解码方案。我们推导出渐进平均复杂度的顺序解码器作为系统参数的函数。特别是，我们表明，存在一个截止复用增益的平均计算复杂性的解码器仍然有界。
2011-10-04 cs.IT math.IT
Lossless coding for distributed streaming sources
分布式信源编码传统上是在分组编码上下文中看待的--所有的信源符号在编码器处都是预先已知的。相反，本文考虑流设置，其中iid源符号对被实时的揭示给单独的编码器，并且需要在解码器处使用有限速率无噪声信道以一定的可容忍的端到端延迟进行重构。一个顺序的随机装箱参数是用来推导出一个下界的误差指数与延迟，并显示ML解码和通用解码实现相同的正误差指数内的传统Slepian-Wolf率区域。错误事件与块编码错误事件不同，并且引起略微不同的指数。由于顺序随机分箱方案在延迟上也是通用的，因此所得代码最终以概率1正确地重建每个源符号。
2006-10-25 cs.IT math.IT
Transmission and Storage Rates for Sequential Massive Random Access
本文介绍了一种新的信源编码范式--顺序大规模随机接入（SMRA）。在SMRA中，一组相关的源被一次性编码并存储在服务器上，客户端希望仅连续访问源的一个子集。由于并发客户端的数量可能很大，服务器只允许从存储的数据中提取比特流：在传输特定客户端的请求之前不能执行重新编码。在本文中，我们正式定义了SMRA框架，并引入存储和传输速率来表征SMRA的性能。我们推导出i.i.d.无损信源编码的传输和存储速率。和非I.I.D.源，以及高斯源的传输和存储率失真区域。我们还展示了两个实际的实现SMRA系统的基础上速率兼容的LDPC码。理论和实验结果表明，SMRA系统可以达到相同的传输速率，在传统的点对点信源编码方案，而在存储速率方面有一个合理的开销。这些结果构成了许多最近的数据传输应用的突破，在这些应用中，客户端请求数据的不同部分。
2017-08-30 cs.IT math.IT
On Real Time Coding with Limited Lookahead
一种具有前瞻的实时的编码系统，包括无记忆信源、无记忆信道、编码器和解码器，编码器利用未来信源符号的知识顺序地编码信源符号直到固定的有限前瞻d，具有或不具有过去信道输出符号的反馈，解码器利用信道输出顺序地构造信源符号。目标是使期望的每符号失真最小化。对于一个固定的有限前瞻d>=1，我们调用受控马尔可夫链的理论，以获得平均成本最优方程（ACOE），其解决方案，表示为D（d），是最小的预期每符号失真。随着d的增加，D（d）弥合了因果编码d=0和无限前视情况d= \infty之间的差距，在因果编码d=0时，逐符号编码-解码是最佳的，在无限前视情况d= \infty时，香农理论论证表明分离是最佳的。我们将分析扩展到具有有限状态解码器的系统，无论有无无噪声反馈。对于Bernoulli信源和二进制对称信道，在汉明损失下，我们计算了各种信源和信道参数的最佳失真，从而获得了D（d）的可计算界。我们还确定区域的源和信道参数的符号的符号编码解码是次优的。最后，我们证明了我们的方法的广泛适用性，通过将其应用在其他编码场景中，例如顺序解码器可以采取成本约束的行动，影响源的边信息的质量或可用性的情况。
2011-05-29 cs.IT math.IT
Zero-Delay and Causal Single-User and Multi-User Lossy Source Coding with Decoder Side Information
我们考虑了零延迟单用户和多用户信源编码的平均失真约束和解码器边信息。零延迟约束转化为因果（顺序）编码器和解码器对以及瞬时码的使用。对于单用户设置，我们表明，最佳的性能是通过分时在最多两个标量编码器-解码器对，使用零错误的边信息码。在此设置中，边信息前瞻显示为无用。我们表明，因果编码功能的限制是一个导致性能下降，相比不受限制的系统，而不是顺序解码器或瞬时码。此外，我们表明，即使没有延迟约束，如果编码器或解码器被限制先验标量，性能损失不能由其他组件，这可以是标量以及没有进一步的损失补偿。最后，我们证明了多终端信源编码问题可以在零延迟机制下得到解决，并给出了率失真区域。
2013-01-01 cs.IT math.IT
Transmit Beamforming for MISO Broadcast Channels with Statistical and Delayed CSIT
本文重点研究了在发送端具有统计和延迟信道状态信息的两用户多输入单输出（MISO）系统中，用于各态历经速率优化的线性波束形成设计和功率分配策略。我们提出了一种传输策略，表示为统计替代MAT（SAMAT），它利用信道统计和延迟CSIT。首先，统计CSIT只，我们专注于统计波束形成（SBF）的设计，最大限度地提高了遍历和率的下限。其次，依赖于统计和延迟CSIT，提出了一种迭代算法来计算最初由Yang等人提出的替代MAT（AMAT）的预编码向量，其最大化具有相等功率分配的遍历和速率的近似。最后，通过适当的功率分配，SAMAT框架提出了一个任意数量的发射天线和信噪比（SNR）的SBF和AMAT之间的软桥接。从Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件中找出了功率分配优化的必要条件。使用序列二次规划（SQP）计算最大化遍历和速率近似的最佳功率分配。仿真结果表明，所提出的SAMAT方案产生了显着的SBF和AMAT的和速率增强。
2015-01-08 cs.IT math.IT
Sequential Source Coding for Stochastic Systems Subject to Finite Rate Constraints
在本文中，我们重新审视的顺序源编码框架，分析的基本性能限制的离散时间随机控制系统的反馈数据速率约束在有限的时间范围内。我们的研究结果的基础是一个新的表征的最小总速率的下限实现顺序码的总（跨时间）失真的约束和计算算法，最佳分配率失真为任何固定的有限时间范围。这种特性便于推导的分析，非渐近，有限维的下限和上限在两个控制相关的情况。(a)一种具有相同分布空间分量的并行时变高斯-马尔可夫过程，该过程被量化并通过无噪声信道传输到最小均方误差（MMSE）解码器。(b)一种时变量化LQG闭环控制系统，具有相同分布的空间分量和随机数据速率分配。我们的非渐近下界的量化LQG控制问题，揭示了绝对最小的数据速率（均方）稳定的时变植物为任何固定的有限时间范围。我们补充说明性的模拟实验我们的框架。
2020-05-18 cs.IT cs.SY eess.SY
Random Permutation Codes: Lossless Source Coding of Non-Sequential Data
本文提出随机置换码（RPC）框架，将非顺序数据建模为组合随机变量，并给出其最优无损压缩速率及面向多重集、图和划分的编码算法。
2024-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Private Variable-Length Coding with Sequential Encoder
本文研究多用户私有数据压缩问题，提出一种隐私感知的顺序变长编码方案，在完美隐私约束下最小化传输消息平均长度，并给出上下界及缓存辅助网络应用。
2023-09-16 cs.IT math.IT
Information-Theoretic Viewpoints on Optimal Causal Coding-Decoding Problems
在本文中，我们考虑一个相互作用的两个代理顺序决策问题，由一个马尔可夫源过程，因果编码反馈，因果解码器。出于希望促进控制和信息论之间的联系，我们增加了标准的制定考虑一般字母和成本函数的操作当前和以前的符号。使用动态规划，我们提供了一个结构性的结果，从而存在一个最佳方案，适当的充分的统计数据。我们强调一个例子，其中解码器字母表位于源字母表上的信念空间中，并且附加成本函数是与顺序信息增益有关的对数似然比。我们还考虑逆最优控制问题，其中一个固定的编码器/解码器对满足统计条件被证明是最佳的一些成本函数，使用概率匹配。我们提供的例子，这个框架的适用性与反馈，隐马尔可夫模型和非线性滤波器，分散控制，脑机接口，排队论的通信。
2011-02-01 cs.IT math.IT
A dynamic program for linear sequential coding for Gaussian MAC with noisy feedback
本文考虑了带噪声反馈两用户多址接入信道。存在两个具有独立消息的中继器，其通过加性白高斯信道将符号发送到接收器，接收器又通过两个独立的噪声高斯信道发送回由两个中继器接收的符号。我们考虑的情况下，当反馈是主动的，即接收器主动编码的反馈使用线性状态过程。我们提出这是一个问题的线性顺序编码在接收机和接收机，以尽量减少终端均方误差概率在接收机。这是分散控制的一个实例，在发送器和接收器处没有公共信息。在本文中，我们在发送端和接收端分别构造了两个线性控制器。由于策略和控制器的线性，所有涉及的随机变量都是联合高斯的。此外，在接收器处的相应的协方差矩阵的估计过程的消息是一个确定性的过程，这是一个函数的参数的控制器和球员的策略，因此是完美的观察到的。在此基础上，我们使用确定性动态规划来寻找最优策略和最优线性控制器。被动反馈的问题可以被认为是一种特殊情况。
2021-12-17 cs.IT cs.SY eess.SY
Broadcast Approach Meets Network Coding for Data Streaming
对于数据流应用，现有的解决方案还不能缩小高数据率和低延迟之间的差距。本文研究了具有延迟反馈的单通道混合延迟约束下的数据流问题。提出了一种新的分层自适应因果随机线性网络编码（LAC-RLNC）方法。LAC-RLNC是变量到变量编码方案，即，提出了在可变短块长度和速率上在接收机处的可变恢复信息数据。具体而言，对于具有内容的基础层和增强层的数据流，我们表征了由自适应因果分层编码方案管理的高维吞吐量-延迟权衡。基础层被设计为满足严格的延迟约束，因为它包含允许流服务所需的数据。然后，发送方可以通过调整重传率的先验和后验的增强层，其中包含剩余的数据，以增加流媒体服务的质量，是与放松的延迟约束的第二层的吞吐量延迟的权衡管理。我们数值计算表明，分层网络编码方法可以显着提高性能。我们表明，LAC-RLNC与非分层的方法相比，增益的平均值和最大延迟的基础层，接近下限的三个因素，和因子2的增强层。
2022-02-07 cs.IT math.IT
From sequential decoding to channel polarization and back again
这篇笔记是我在2019年信息论国际研讨会上发表的香农演讲的书面和扩展版本。介绍了极化码的基本思想，讨论了如何更有效地利用信道极化，提高极化码性能的新方法。
2019-09-09 cs.IT math.IT
Delay and Redundancy in Lossless Source Coding
研究了在无记忆信源的无损信源编码中施加有限时延约束所带来的代价。众所周知，对于所谓的块到变量和变量到变量码，冗余度最多随延迟多项式衰减，其中在这种情况下，延迟分别与源块长度或最大源短语长度相标识。与此形成鲜明对比的是，对于顺序码（例如，延迟受限算术码），可以使冗余随延迟约束指数衰减。相应的冗余延迟指数被证明是至少一样好的Rényi熵的顺序2的源，但（几乎所有的源）不优于一个数量取决于最小的源符号概率和字母表的大小。
2014-07-23 cs.IT math.IT
Graph Compression with Application to Model Selection
许多多变量数据，如社会和生物数据，表现出复杂的依赖关系，最好用图来表征。与顺序数据不同，图通常是无序结构。这意味着我们不能再对这些基于图形的数据使用经典的、基于顺序的压缩方法。因此，有必要开发新的图形压缩方法。在本文中，我们提出了通用的信源编码方法的无损压缩的无权，无向，无标号图。我们的编码分为两步：1）将图转换成一个有根二叉树，2）使用图的统计编码的根二叉树。我们的编码器表现出更好的压缩性能比其他信源编码方法的合成和现实世界的图形。然后，我们应用我们的图编码方法的高斯图模型的模型选择使用最小描述长度（MDL）的原则，找到条件独立图的描述长度。在合成数据上的实验表明，该方法比常用的模型选择方法具有更好的性能。我们还将我们的方法应用于心电图（ECG）数据，以探讨两组受试者的图形模型之间的差异。
2021-10-02 cs.IT math.IT
Rate-Distortion Performance of Sequential Massive Random Access to Gaussian Sources with Memory
在顺序大规模随机访问（SMRA）中，一组相关的源被联合编码并存储在服务器上，客户端只想访问源的一个子集。由于并发客户端的数量可能很大，服务器只被授权从存储的数据中提取比特流：在发送请求之前不能执行重新编码。本文研究了有记忆高斯信源有损信源编码的SMRA性能。在诸如自由视点电视的实际应用中，该模型允许不仅考虑源之间的帧间相关性，而且考虑源之间的帧内相关性。对于这个模型，我们提供的存储和传输速率，可以实现SMRA在一定的失真约束下，我们考虑两个特定的例子高斯源的记忆。
2018-01-17 cs.IT math.IT
Selective Reverse PAC Coding for Sphere Decoding
极化调整卷积（PAC）码中的卷积预编码可以减少极化码的最小权重码字（也称为误差系数）的数量。这可以导致改进（接近）最大似然（ML）解码器（诸如顺序解码器和球形解码器）的纠错性能。然而，PAC码不能通过球形解码来解码。原因是双重的：1）由于极坐标变换的下矩形形状，从最后一个比特执行极化码的球形解码。而PAC码生成矩阵的形状不再是三角形。2)可以修改预编码矩阵以得到下三角形形状。然而，这可能会由于形成不需要的陪集而减少代码的最小距离。本文提出了一种基于转置预编码矩阵的选择性卷积预编码方案，在避免最小距离减少的同时降低了误差系数。数值结果表明，块出错率的改善0.2-0.6 dB，取决于码率，在中等和高SNR制度。
2022-12-01 cs.IT math.IT
Polar Coding for Secret-Key Generation
秘密密钥生成的实际实现通常基于顺序策略，该策略在两个连续步骤中处理可靠性和保密性，称为协调和隐私放大。在本文中，我们提出了一种基于极化码的替代方法，该方法联合处理可靠性和保密性。具体而言，我们提出了秘密密钥容量实现极化编码方案的以下模型：（i）降级的二进制无记忆源（DBMS）模型与速率无限的公共通信，（ii）DBMS模型与单向速率有限的公共通信，（iii）1到m的广播模型和（iv）马尔可夫树模型与均匀的边际。对于模型（i）和（ii），我们的编码方案仍然有效的非退化源，虽然他们可能无法实现的秘密密钥的能力。对于模型（i），（ii）和（iii），我们的计划依赖于预先共享的秘密种子可以忽略不计的速率，但是，我们提供了这些模型的特殊情况下，不需要种子。最后，我们展示了我们的研究结果的应用程序的保密性和隐私的生物识别系统。因此，我们提供了第一个例子的低复杂度的秘密密钥的能力实现计划，能够处理模型（ii）的矢量量化，或模型（iii）和（iv）的多终端通信。
2015-08-06 cs.IT math.IT
The price of ignorance: The impact of side-information on delay for lossless source-coding
受加密信源压缩背景的启发，本文考虑了带边信息的无损信源编码的速率、端到端延迟和错误概率之间的一般折衷。端到端延迟的概念通过考虑顺序设置而变得精确，在该顺序设置中，源符号被实时的揭示并且需要在解码器处在某个固定延迟要求内被重构。上界推导出的可靠性函数的延迟时，边信息是已知的解码器，以及当它也是已知的编码器。当编码器并非不知道边信息时（包括当没有边信息时的平凡情况），可以在所有速率下在延迟和错误概率之间具有实质上更好的折衷。这表明，当编码器不知道边信息时，在端到端延迟方面存在无知的基本代价。如果只考虑固定块长度的代码，这种效果是不可见的。这样，信源编码中的边信息起到类似于信道编码中的反馈的作用。虽然本文中的定理是渐近的长延迟和低概率的错误，一个例子是用来表明，这里所描述的定性效果是显着的，即使在短期和中度延迟。
2007-12-06 cs.IT math.IT
Semidefinite Programming Approach to Gaussian Sequential Rate-Distortion Trade-offs
序贯率失真（SRD）理论为研究实时通信系统中数据速率和数据质量之间的基本平衡提供了一个框架。本文考虑多维时变Gauss-Markov过程在均方失真准则下的SRD问题。我们首先重新审视传感器估计器分离原则，它断言认为SRD问题是相当于一个联合传感器和估计器的设计问题，其中传感器输出的数据速率最小化，而估计器的性能满足失真标准。然后，我们表明，最佳的联合设计可以进行半定规划。得到了相应的SRD函数的半定表示。本文还讨论了零延迟信源编码理论及其在网络控制理论中的应用。
2016-08-09 cs.IT math.IT math.OC
Timely Transmissions Using Optimized Variable Length Coding
考虑了一种状态更新系统，其中使用变长码在有噪声的信道上向接收机发送消息。目标是优化码字长度，使得成功解码的消息及时。也就是说，使得接收器处的信息年龄（AoI）最小化。采用混合ARQ（HARQ）方案，其中可变长度增量冗余（IR）比特被添加到原始发送的码字，直到解码成功。每次解码尝试都会导致非零处理延迟。最佳的码字长度解析推导出利用顺序差分优化（SDO）的框架。该框架是通用的，因为它只需要作为码字长度的函数的正反馈（ACK）概率的解析表达式的知识。
2021-02-15 cs.IT cs.NI eess.SP
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
