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朝向贝叶斯数据压缩。 (英语) 兹比尔07767167

摘要:为了处理现代科学中无处不在的大型数据集,需要高效的压缩算法。这里,在信号重构的背景下,导出了一种适应特定测量情况的贝叶斯数据压缩(BDC)算法。BDC在保留数据集后验结构的情况下压缩数据集,在给定信号的先验知识和感兴趣的量的情况下,信息损失最小。其基本形式适用于高斯先验和概率。对于恒定噪声标准差,基本BDC等价于主成分分析的贝叶斯模拟。利用度量高斯变分推理,BDC推广到非线性设置。在其当前形式中,BDC需要存储压缩数据的有效仪器响应函数以及编码后验协方差结构的相应噪声。他们的记忆需求抵消了压缩增益。为了改善这一点,可以通过将数据分割成块并分别进行压缩来获得压缩响应的稀疏性。通过将BDC应用于合成数据和射电天文数据,证明了BDC的适用性。由于压缩和后续推理的计算时间超过了用原始数据进行推理的时间,因此该算法还需要进一步改进。
©2021作者。Wiley-VCH GmbH出版的Annalen der Physik

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81-XX年 量子理论

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