Peres's iteration of von Neumann's procedure, run to exhaustion and keeping everything it does not extract, is a bijection of {0,1}^N that splits every string into fair bits and a residual. The residual is self-delimiting and determines the number of ones, so the fair bits are exactly uniform given the residual under every exchangeable law. Each residual one accounts for a power of two of the weight of the input; consequently, on every input of length N, the residual has fewer than sqrt(3) N^0.793 ones. This deterministic sparsity gives a short proof, with an explicit remainder, that the number of fair bits per symbol tends almost surely to the entropy, for Bernoulli sources and, by binarisation, on every finite alphabet. For coding, the Bernoulli likelihood factorises along the recursion, and code B, which stores the fair bits and codes the residual at plug-in biases, has the length of the two-part code. Alternatively, code G stores the fair bits and writes the Elias gamma codes of the gaps of the residual: it needs no parameter, no estimate and no arithmetic coder. On every string its length is at most the logarithm of the type class plus O(N^0.793 log N); a concatenation of J pieces costs, without transmitting the cuts, its piecewise empirical entropy plus a term that is sublinear when J = o(N). After a Burrows-Wheeler transform of the reversed string, code G competes on every individual sequence with the empirical conditional entropy of every order at once, which gives universality for stationary ergodic sources.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
144页ppt!《Transformers》全面讲解,附视频
专知会员服务
119+阅读 · 2023年1月1日
Transformer模型-深度学习自然语言处理,17页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年8月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
中文版-BERT-预训练的深度双向Transformer语言模型-详细介绍
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
12+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
相关资讯
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
中文版-BERT-预训练的深度双向Transformer语言模型-详细介绍
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员