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[发明专利]学习可压缩的特征-CN201980004446.2在审
发明人： A.施里瓦斯塔瓦;S.辛格;J.巴尔;S.A.阿布-埃尔-哈贾;N.约翰斯顿;G.D.托德里西 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于通过神经网络(NN)接收数据集合以用于根据数据集合生成特征。至少使用NN的特征层根据数据集合来计算第一特征集合。第一特征集合i)由信息量的度量表征；并且ii)被计算以使得第一特征集合的尺寸可压缩为第二特征集合，第二特征集合在尺寸上小于第一特征集合并且具有与第一特征集合的信息量的度量相同的信息量的度量。第二特征集合是使用压缩第一特征集合以生成第二特征集合的压缩方法根据第一特征集合而生成的。
学习可压缩特征

[发明专利]局部熵编码的数据压缩-CN201980013816.9在审
发明人： D.C.米南;M.科韦尔;S.辛格;S.J.黄;G.D.托德里西 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：用于压缩和解压缩数据的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，编码器神经网络处理数据以生成输出，该输出包括作为代码符号的有序集合的数据的表示。使用一个或多个代码符号概率分布对代码符号的有序集合进行熵编码。基于代码符号的集合的熵编码表示和指示用于对代码符号的集合进行熵编码的代码符号概率分布的数据，确定数据的压缩表示。在另一方面，数据的压缩表示被解码以确定表示数据的代码符号的集合。通过解码器神经网络处理代码符号的集合来确定数据的重建。
局部编码数据压缩