Output Constrained Lossy Source Coding With Limited Common Randomness
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies a Shannon-theoretic version of the generalized distribution preserving quantization problem where a stationary and memoryless source is encoded subject to a distortion constraint and the additional requirement that the reproduction also be stationary and memoryless with a given distribution. The encoder and decoder are stochastic and assumed to have access to independent common randomness. Recent work has characterized the minimum achievable coding rate at a given distortion level when unlimited common randomness is available. Here, we consider the general case where the available common randomness may be rate limited. Our main result completely characterizes the set of achievable coding and common randomness rate pairs at any distortion level, thereby providing the optimal tradeoff between these two rate quantities. We also consider two variations of this problem where we investigate the effect of relaxing the strict output distribution constraint and the role of private randomness used by the decoder on the rate region. Our results have strong connections with Cuff's recent work on distributed channel synthesis. In particular, our achievability proof combines a coupling argument with the approach developed by Cuff, where instead of explicitly constructing the encoder-decoder pair, a joint distribution is constructed from which a desired encoder-decoder pair is established. We show, however, that for our problem, the separated solution of first finding an optimal channel and then synthesizing this channel results in a suboptimal rate region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».