摘要：
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 阅读全文
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熵编码的实现 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17870805.html 高斯建模的熵模型 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17862149.html 条件概率建模熵模型更优的理论依据 https://www.cnblogs.c 阅读全文
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abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 阅读全文
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\(\quad\)提示词工程是通过使用提示词，挖掘大模型的潜力。只不过有人使用该方法做出一些违背开发者本意的事情。 \(\quad\)简单理解是，说明我是谁，我遇到了什么，我需要提供什么帮助。通过这些提示词，让大模型精确度理解我么得需求。但有时会遇到一些安全性问题（ 有一些典型例子）。 阅读全文
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目录简介模型QuantizationEntropy estimation 简介 \(\quad\)训练这种基于网络的压缩方法有一个关键的挑战：优化编码器中潜在表示的比特率R，为了使用数量有限的比特对图像进行编码，需要将潜在的表示离散化映射到有限值的集合。而离散化是不可微的，这就给基于梯度的优化方法带 阅读全文
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拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 阅读全文
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abstruct \(\quad\)现在的可学习图像远超过去的手工方法，成功的原因在于可学习熵模型能够预测量化浅表示的概率分布。由于CNN局部连接的特性，在建模远程依赖关系的方面存在局限性。而在图像压缩中，减少空间冗余是非常重要的，因此在该领域CNN出现瓶颈。 \(\quad\)为克服该问题，该文章 阅读全文
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详细梳理熵编码 \(\quad\)熵编码即编码过程中按熵原理不丢失任何信息的无损编码方式，同时在有损编码中的出现，作为编码器的最后一个流程。 \(\quad\)信息熵为信源的平均信息量（不确定性的度量）。常见的熵编码有：香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)编码，指数哥伦布编码(Exp 阅读全文
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目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin 阅读全文
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证明： \(T(n,m,k) \rightarrow O(nmk)\) 输入过程： \(\qquad\)输入的时间复杂度为: \[\begin{aligned} T_1(n,m,k)= O(n k) \end{aligned} \]计算过程： \(\qquad\)状态转移方程的时间复杂度为常数项，即 阅读全文