非定常な木情報源に対応する文脈木重みづけ法に関する研究
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概要
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近年,大量で不均質なデータを圧縮するために,非定常な情報源に対して高い圧縮率を達成する圧縮アルゴリズムが求められている.Willemsらによって提案された文脈木重みづけ(CTW)法[1]は性能の良いユニバーサル符号の一つである.しかし,CTW法はそれまで読み込んだ全ての文字列を学習データとして次の文字の確率分布を予測し圧縮を行うため,木情報源が変化すると古い学習データが圧縮性能に悪影響を及ぼしてしまう.そこで,固定幅ウィンドウを導入し,学習データを常に最新のB個に限定するようにした手法が,有限窓文脈木重みづけ(FWCTW)法[4]である.FWCTW法は古い学習データを忘れることで木情報源の変化に対応することができるが,最適なウィンドウサイズBを事前に決定しなければならないという問題がある.そこで,本研究ではこの問題を解決するために,情報源の変化を検知しウィンドウサイズを動的に決定する方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-09
著者
-
竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学研究科
-
竹田 正幸
九州大学システム情報科学研究院情報学部門
-
竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
井 智弘
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻
-
畑埜 晃平
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻
-
坂内 英夫
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻
-
竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門
-
坂内 英夫
九大
-
竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学府情報学専攻
-
畑埜 晃平
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
井 智弘
九州大学大学院システム情報科学府情報学専攻
-
畑埜 晃平
九州大学大学院システム情報科学府
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坂内 英夫
九州大学大学院システム情報科学府
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竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学府
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