O introducere în compresia neuronală a datelor

Titlul original:

An Introduction to Neural Data Compression

Conținutul cărții:

Scopul compresiei datelor este de a reduce numărul de biți necesari pentru a reprezenta informații utile. Compresia neurală sau învățată reprezintă aplicarea rețelelor neurale și a tehnicilor conexe de învățare automată la această sarcină.

Această monografie își propune să servească drept punct de intrare pentru cercetătorii din domeniul învățării automate interesați de compresie, trecând în revistă antecedentele prealabile și metodele reprezentative în compresia neuronală. Compresia neuronală este aplicarea rețelelor neuronale și a altor metode de învățare automată la compresia datelor. Progresele recente în învățarea statistică a mașinilor au deschis noi posibilități de compresie a datelor, permițând algoritmilor de compresie să fie învățați de la un capăt la altul din date, utilizând modele generative puternice, cum ar fi fluxurile de normalizare, autoencoderii variaționali, modelele probabilistice de difuzie și rețelele generative adversariale.

Această monografie prezintă acest domeniu de cercetare unei audiențe mai largi de învățare a mașinilor prin revizuirea contextului necesar în teoria informației (de exemplu, codificarea entropiei, teoria ratei de distorsiune) și viziunea pe calculator (de exemplu, evaluarea calității imaginii, metrici perceptuale) și prin furnizarea unui ghid curatoriat prin ideile și metodele esențiale din literatura de până acum. În loc de a trece în revistă vasta literatură, sunt abordate conceptele și metodele esențiale în compresia neuronală, având în vedere un cititor care este versat în învățarea automată, dar nu neapărat în compresia datelor.