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算术编码最新视觉报道_算术编码实现无损压缩 matlab(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

算术编码

《卷积神经网络加速器》如何优化AI性能？探索《卷积神经网络加速器》这本书，你将深入了解卷积神经网络（CNN）加速器的设计和实现。这本书为物联网（IoT）和边缘计算领域的从业者提供了全面的深度学习知识，指导他们如何构建高效的CNN加速器。 𐟓– 书中首先概述了CNN的基本组成和参数，介绍了不同类型的CNN模型。接着，重点介绍了CNN的压缩编码和密集CNN加速器的设计。通过应用算术编码和解码技术，可以实现无损权重压缩，从而在资源受限的系统中部署CNN。 𐟔 书中还讨论了基于算术编码的无损权重压缩方法，以及相关解码方法的设计。当代稀疏CNN也是书中的一个重要主题，这些CNN考虑了权重和激活映射的稀疏性，并讨论了硬件/软件协同设计和协同调度技术，以优化和利用CNN加速的可用硬件资源。 𐟓š 书中还涵盖了iMAC密集CNN加速器、多线程、低成本的处理元素（PE）内核以及Sparse-PE等设计，这些设计结合了图像到列（im2col）和通用矩阵乘法（GEMM）硬件加速。通过这些技术，可以在各种硬件平台上实现快速和高效的神经网络推断。 𐟑€ 对于人工智能、计算机视觉、计算机体系结构和嵌入式系统的研究人员，以及相关学习课程的研究生和高年级本科生来说，《卷积神经网络加速器》是理解该学科和相关应用的重要资源。这本书提供了深入的设计和实现指南，帮助读者更好地掌握CNN加速器的关键技术。

无损压缩和有损压缩是数据压缩的两种基本方法，它们实现的原理有所不同，具体如下：无损压缩 1. 定义：无损压缩是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真。 2. 原理：无损压缩主要基于数据的统计冗余性，即数据中某些信息是重复或可预测的。通过统计被压缩数据中重复数据的出现次数来进行编码，并采用特定的算法来优化数据存储方式。在解压缩过程中，这些编码会被重构回原始数据，确保解压后的数据与原来的数据完全相同。 3. 方法：常见的无损压缩方法包括Shannon-Fano编码、Huffman编码、游程（Run-length）编码、LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和算术编码等。 4. 应用：无损压缩广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据（如指纹图像、医学图像等）的压缩，因为这些数据需要保持原始信息的完整性。有损压缩 1. 定义：有损压缩是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息。虽然不能完全恢复原始数据，但所损失的部分对理解原始图像或声音的影响较小，从而换取更大的压缩比。 2. 原理：有损压缩主要基于人类对图像或声音的感知特性。在压缩过程中，次要的信息数据会被压缩掉或合并，从而减少数据量。这些被压缩或合并的信息在解压后无法完全恢复，但人类通常无法察觉或只能轻微察觉这种差异。 3. 方法：有损压缩通常涉及对图像或声音的采样、切成小块、变换到一个新的空间、量化，然后对量化值进行熵编码等步骤。常见的有损压缩格式包括MP3、AAC、JPEG等。 4. 应用：有损压缩主要用于压缩声音、图像以及视频等数据，因为这些数据通常可以容忍一定程度的失真而不影响整体感知。例如，JPEG格式能够显著减少图像数据的存储空间，同时保持较好的图像质量，因此广泛应用于互联网和数码相机等领域。总的来说，无损压缩和有损压缩在实现原理、方法和应用方面都存在显著差异。选择哪种压缩方法取决于数据的特性和应用需求。

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