이 논문은 개인 무작위성이 율-왜곡-지각 트레이드오프에 미치는 역할을 분석한다.
주요 내용은 다음과 같다:
완벽한 실재감 제약 하에서, 인코더 개인 무작위성은 압축률이 소스 엔트로피보다 낮은 경우 유용하지 않다. 이는 공통 무작위성과 디코더 개인 무작위성의 가용성과 관계없이 성립한다.
개별 실재감 제약 하에서도 동일한 결과가 성립한다. 즉, 인코더 개인 무작위성은 압축률이 소스 엔트로피보다 낮은 경우 유용하지 않다.
일반 알파벳에 대해서도 유사한 결과가 성립한다. 디코더 개인 무작위성이 무제한인 경우, 인코더 개인 무작위성은 유용하지 않다.
제안된 결과는 채널 시뮬레이션 문제와 밀접한 관련이 있다. 이는 신경망 기반 압축과 연방 학습 등의 응용 분야에 활용될 수 있다.
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