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An Efficient Bayes Coding Algorithm for Changing Context Tree Model 컨텍스트 트리 모델 변경을 위한 효율적인 베이즈 코딩 알고리즘

Koshi SHIMADA, Shota SAITO, Toshiyasu MATSUSHIMA

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요약 :

컨텍스트 트리 모델은 기호의 발생 확률이 유한한 과거 시퀀스로부터 결정된다는 특성을 가지며 iid 또는 Markov 소스를 포함하는 더 넓은 클래스의 소스입니다. 본 논문에서는 간격마다 변화하는 컨텍스트 트리 모델을 갖춘 비정상 소스를 제안합니다. 이 소스에 대한 Bayes 코드는 컨텍스트 트리 모델 및 변경 지점의 사후 확률에 가중치를 부여해야 하므로 계산 복잡성은 일반적으로 기하급수적으로 증가합니다. 따라서 문제는 어떻게 계산 복잡도를 줄이는가 하는 것입니다. 본 논문에서는 컨텍스트 트리 모델과 변화점의 사전 확률 분포에 대한 특별한 클래스를 제안하고, 기존의 두 베이즈 코딩 알고리즘을 결합하여 효율적인 베이즈 코딩 알고리즘을 개발한다. 알고리즘은 본 논문에서 제안한 소스의 베이즈 위험 함수를 최소화하며, 제안하는 알고리즘의 계산 복잡도는 다항식 차수이다. 실험을 통해 제안된 알고리즘의 동작과 성능을 조사한다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E107-A No.3 pp.448-457
발행일
2024/03/01
공개일
2023/08/24
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2023TAP0017
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Information Theory and Its Applications)
범주
소스 코딩 및 데이터 압축

작성자

Koshi SHIMADA
  Waseda University
Shota SAITO
  Gunma University
Toshiyasu MATSUSHIMA
  Waseda University

키워드