For uniform scalar quantization, the error distribution is approximately a uniform distribution over an interval (which is also a 1-dimensional ball). Nevertheless, for lattice vector quantization, the error distribution is uniform not over a ball, but over the basic cell of the quantization lattice. In this paper, we construct vector quantizers where the error is uniform over the n-ball, or any other prescribed set. We then prove bounds on the entropy of the quantized signals.


翻译:对于均匀标量量化,误差分布近似于某个区间(也是一维球)上的均匀分布。然而,对于格点向量量化,误差分布并非均匀于球上,而是均匀于量化格点的基本胞元上。本文构建了误差在n维球或任意指定集合上均匀分布的向量量化器,并进一步证明了量化信号熵的界限。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月24日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
7+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
4+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
8+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
10+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
5+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
10+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员