In entropy coding, universal coding of integers~(UCI) is a binary universal prefix code, such that the ratio of the expected codeword length to $\max\{1, H(P)\}$ is less than or equal to a constant expansion factor $K_{\mathcal{C}}$ for any probability distribution $P$, where $H(P)$ is the Shannon entropy of $P$. $K_{\mathcal{C}}^{*}$ is the infimum of the set of expansion factors. The optimal UCI is defined as a class of UCI possessing the smallest $K_{\mathcal{C}}^{*}$. Based on prior research, the range of $K_{\mathcal{C}}^{*}$ for the optimal UCI is $2\leq K_{\mathcal{C}}^{*}\leq 2.75$. Currently, the code constructions achieve $K_{\mathcal{C}}=2.75$ for UCI and $K_{\mathcal{C}}=3.5$ for asymptotically optimal UCI. In this paper, we propose a class of UCI, termed $\iota$ code, to achieve $K_{\mathcal{C}}=2.5$. This further narrows the range of $K_{\mathcal{C}}^{*}$ to $2\leq K_{\mathcal{C}}^{*}\leq 2.5$. Next, a family of asymptotically optimal UCIs is presented, where their expansion factor infinitely approaches $2.5$. Finally, a more precise range of $K_{\mathcal{C}}^{*}$ for the classic UCIs is discussed.


翻译:在 entropy coding 中, 整数的通用编码 { (UCI) 是一个二进制的通用前缀代码 。 最优的 UCI 被定义为 UCI 的一类 UCI, 拥有最小的 美元 maxal { C} 美元。 根据先前的研究, 最佳的 UCI 的 美元基数= 或等于 恒定扩张因子 $K\ mathcal{ C $ $ 美元, 以任何概率分布为$P$ 的 美元 。 $H( P) 美元是 香农的 entroup 数 美元 。 $K mathcr=cal- cal- cal 美元。 在本文中, 最优的 UC =cal- cal- cal- cal 美元 范围, 我们提议 其最精确的 K- cal- cal- cal- cal- cal- cal 美元 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2021年6月1日
机器学习组合优化
专知会员服务
109+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
【快讯】CVPR2020结果出炉,1470篇上榜, 你的paper中了吗?
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
哈工大SCIR多名师生参加IJCAI 2019
哈工大SCIR
4+阅读 · 2019年8月17日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
AAAI 2019 录用列表论文公布,清华58篇
专知
31+阅读 · 2019年1月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21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
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2021年6月1日
机器学习组合优化
专知会员服务
109+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
【快讯】CVPR2020结果出炉,1470篇上榜, 你的paper中了吗?
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
哈工大SCIR多名师生参加IJCAI 2019
哈工大SCIR
4+阅读 · 2019年8月17日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
AAAI 2019 录用列表论文公布,清华58篇
专知
31+阅读 · 2019年1月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21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
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员