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外文翻譯中文---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像壓縮(存儲版)

2025-07-01 05:11上一頁面

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【正文】 twxDtwtwiiiM S Eii????????? (38) 當(dāng) }{)( ii CCN ? 時,上式等價于式( 36)。與標(biāo)準(zhǔn)的 SOFM算法相比, 用 SOFM 與 APVQ 聯(lián)合產(chǎn)生碼書 , 編碼 圖像僅需 小于 37%的比特數(shù) [66]。 他們發(fā)現(xiàn), 對于給定的比特率,同時應(yīng)用 FSVQ 和 SOFM 可使 信噪比( SNR)較無記憶 VQ 增加 ;此外,對于相同的失真,比特率減少一半以上。此方法如圖 13 所示。 應(yīng)用這種方法進行多次迭代后,網(wǎng)絡(luò)的大小以量級方式成倍增長。這種搜索的復(fù)雜度是對數(shù)級,因而比全搜索更有效。采用了兩種“公平函數(shù)”,一個等于獲勝數(shù) iuuf ?)( (42) 另一個隨著訓(xùn)練的進行減小到 1 Tteuuf /)( ?? ( 43) 其中 t 是迭代次數(shù) , T 是訓(xùn)練進行一半時 1)( ?? euuf 所選擇的值。 就歐式距離而言,修正距離測度可被定義為: 2)(),( iiiF S C L wxufwxD ?? (41) 其中 iu 是碼字 i 獲勝的次數(shù), )(?f 是獲勝數(shù)的增加函數(shù)稱為“ 公平函數(shù) ” 。 對于輸入矢量,搜索開始于 網(wǎng)絡(luò)頂層并發(fā)現(xiàn)獲勝碼字。 隨著訓(xùn)練的進行, 碼字?jǐn)?shù)量減少。 G. 分層矢量量化 傳統(tǒng) VQ 編碼的一個缺點是在編碼階段所需要的負(fù)荷, 因為對于每一個輸入矢量都需要對它的整個碼書進行 窮舉搜索。 超級碼書由 SOFM 算法得出 , 并且狀態(tài)碼書在拓?fù)溆成鋬?nèi)是相鄰的。 圖象中相鄰碼字和相鄰塊之間的聯(lián)系可被用于 DPCM 編碼, 其中 輸入信號就是碼書地址。事 實上,對于同一鄰域范圍}{)( ii CCN ? , LBG 算法是與 SOFM 算法等價的批處理方法。 例如,如果在二維表格上 對類進行排序, 某類的 相鄰類可以定義為 與此類的歐氏距離小于 特定閾值的類的集合。
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