A Low-Complexity Method for Fixed-Rate Entropy-Constrained Vector Quantization
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a new approach to fixed-rate entropy-constrained vector quantization (FEVQ) for stationary memoryless sources where the structure of codewords are derived from a variable-length scalar quantizer. We formulate the quantization search operation as a zero-one integer-optimization problem, and show that the resulting integer program can be closely approximated by solving a simple linear program. The result is a Lagrange formulation which adjoins the constraint on the entropy (codeword length) to the distortion. Unlike the previously known methods with a fixed Lagrange multiplier, we use an iterative algorithm to optimize the underlying objective function, while updating the Lagrange multiplier until the constraint on the overall rate is satisfied. The key feature of the new method is the substantial reduction in the number of iterations in comparison with previous related methods. In order to achieve some packing gain, we combine the process of trellis-coded quantization with that of FEVQ. This results in an iterative application of the Viterbi algorithm on the underlying trellis for selecting the Lagrange multiplier. Numerical results are presented which demonstrate substantial improvement in comparison with the alternative methods reported in the literature
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».