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2020 Fiscal Year Research-status Report

A Study on Fundamental Limits of Lossy Compression Based on Distortion Ball Aiming for Practical Code Construction

Research Project

Project/Area Number 19K14989
Research InstitutionWaseda University

Principal Investigator

齋藤 翔太  早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (60822145)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords歪みを許した情報源符号化 / 歪み球 / 情報理論 / データ圧縮 / シャノン理論
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、もとのデータと復元後のデータの間の違い(歪み)を許容した情報源符号化問題を扱う。歪みが一定値以内であるような要素の集合(歪み球)という概念を用いた理論アプローチを発展させることで、実用的符号設計の指針となる理論限界を明らかにすることが大きな目標である。この研究目標に対する2020年度の研究実績は以下の通りである。
1)歪みを許容した情報源符号化において、二つの種類の歪み球を定義することができる。歪みを超過する確率を一定値以下にしたもとで、平均符号語長の最小値の理論限界は、従来これらの歪み球に基づいた情報量を用いることで特徴付けられていた。しかしながら、これら二つの歪み球に基づいた情報量の間の関係式は知られていなかった。本研究では、これらの情報量の間の関係式を明らかにし、得られた成果を国際学会(2020 International Symposium on Information Theory and Its Applications)にて発表した。
2)歪みを許容した情報源符号化において、符号語長のキュムラント母関数という評価基準が知られている。これは、平均符号語長や最大符号語長を一般化した概念である。以前、歪みを超過する確率を一定値以下にしたもとでの符号語長のキュムラント母関数の最小値を導出する結果を得ていたが、この証明の中に誤りがあることが判明した。そこで、本年度は、その誤りを修正したうえで、論文誌に投稿した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

「研究実績の概要」で述べたように、歪みを超過する確率を一定値以下にしたもとでの符号語長のキュムラント母関数の最小値を導出する結果を得ていたが、この証明の中に誤りがあることが判明した。その修正作業等に時間を要したため、やや遅れていると判断した。

Strategy for Future Research Activity

まずは、以前の証明における誤りを修正することに力を注ぐ。そのうえで、情報源出力データの長さが有限であるなどの実用的な仮定をおき、圧縮率などの理論限界に関する閉じた式を解明する。また、具体的な情報源に対して、具体的に計算可能な理論限界式を導出することも試みる。

Causes of Carryover

2020年度は、新型コロナウイルスのため、学会出張費用がかからなかったことが、次年度使用額が生じた主な理由である。

  • Research Products

    (10 results)

All 2021 2020

All Presentation (10 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Presentation] Non-asymptotic converse theorem on the overflow probability of variable-to-fixed length codes2021

    • Author(s)
      Shota Saito, Toshiyasu Matsushima
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] 区間ごとに文脈木モデルが変化する情報源における効率的ベイズ符号化アルゴリズム2021

    • Author(s)
      島田航志, 齋藤翔太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] 複数の隠れマルコフモデルの重み付けによるベイズ基準のもとでの最適な音素の予測2021

    • Author(s)
      山岡大志, 齋藤翔太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会音声研究会
  • [Presentation] On Two Information Quantities Relating Two Distortion Balls2020

    • Author(s)
      Shota Saito, Toshiyasu Matsushima
    • Organizer
      2020 International Symposium on Information Theory and Its Applications
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Evaluation of Error Probability of Classification Based on the Analysis of the Bayes Code2020

    • Author(s)
      Shota Saito, Toshiyasu Matsushima
    • Organizer
      2020 IEEE International Symposium on Information Theory
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] ベイズ符号の解析に基づいた分類誤り確率の評価 ~拡張と具体例~2020

    • Author(s)
      齋藤翔太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] 音素認識問題におけるベイズ規準の下最適な予測に対する近似手法2020

    • Author(s)
      山岡大志, 齋藤翔太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] 線形回帰モデルの混合の統一的なフレームワークにおけるベイズ最適な予測とその近似アルゴリズム2020

    • Author(s)
      村山 春香, 齋藤 翔太, 飯窪 祐二, 中原 悠太, 松嶋 敏泰
    • Organizer
      2020年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] Probabilistic Data Generating Process on Tree Structure Model: Bayes Optimal Prediction and Sub-Optimal Algorithm2020

    • Author(s)
      Nao Dobashi, Shota Saito, Yuta Nakahara, Toshiyasu Matsushima
    • Organizer
      2020年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 変分ベイズ法によって導出された近似事後分布を用いた予測分布とベイズ予測分布の$\alpha$-ダイバージェンスの漸近評価2020

    • Author(s)
      山田一翔, 齋藤翔太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会

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Published: 2021-12-27  

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