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,误差分布近似为区间(即一维球体)上的均匀分布。然而,对于格矢量量化,误差分布并非均匀分布于球体,而是量化格的基本胞元上。本文构造了一种误差分布在n维球体或任意指定集合上呈均匀分布的矢量量化器,并进一步证明了量化信号熵的边界。

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
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4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
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
俄乌无人机战争的六大启示
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:07
《无人机空中监控:通信实验洞察》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:05
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
5+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
5+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
13+阅读 · 7月31日
相关VIP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
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4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
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 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 · 2012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