| タイトル | 区間ごとに文脈木モデルが変化する情報源における効率的ベイズ符号化アルゴリズム |
|---|---|
| 著者 | 島田 航志 、齋藤 翔太 、松嶋 敏泰 |
| 年度 | 2020 |
| 形式 | 国内学会 |
| 分野 | 情報源符号化 |
| 掲載雑誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 掲載号・ページ | vol.120, no.410, IT2020-115, pp.19-24 |
| 掲載年 | 2021 |
| 掲載月 | 3 |
| アブスト （日本語） |
本稿では，区間ごとに文脈木モデルが変化する情報源の数理モデルを示し，それに対する効率的なベイズ符号化法を提案する．文脈木モデルは，ある時点の情報源シンボルの生起確率が過去の有限系列から定まる情報源モデルであり，それ自身がi.i.d.情報源やマルコフ情報源を内含する，より広い範囲の情報源クラスである．今回提案する情報源モデルは，区間ごとに異なる文脈木モデルから系列が生成されるような情報源を表現する．このような情報源をベイズ符号化する場合，文脈木モデルの変化パターンおよびあり得る文脈木モデルの全パターンに対して事後確率分布の重み付け計算を要するので，その膨大な計算量をいかに削減するかが課題となる．本稿では効率的なベイズ符号化法を提案し，それが文脈木の変化を構造的に捉えて符号化していることを示す． |
| アブスト （英語） |
In this paper, we present an efficient coding algorithm for a non-stationary source based on context tree models that very from section to section. The context tree model is the extension of Markov models, and it represents a wide source model class that each symbol's generation depends on past sequences. The source model we present is an extension of context tree models. The calculation of the Bayes codes for it needs weighted mean over all context tree models and all changing patterns of the models; hence, we provide an approach of reducing the amount of the calculation. |
| 備考 （日本語） |
オンライン開催 2021年3月4–5日（発表日: 4日） 査読無 DOI: なし |
| 備考 （英語） |
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| 論文原稿 |
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| 発表資料 |
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