「向量量化」的意思和解释 辞书版解释 是一种资料压缩(data compression)技术,将数个资料或码向量合并成一向量,再一起量化。它使用一个包含多个码字(codeword or codevector)之码书(codebook),编码时利用最小误差原理,由码书中搜寻最佳之码字,用以代表输入向量,而只记录或传送此码字之指标(index),因指标之资料量...
向量量化（Vector Quantization）是一种数据压缩技术，它将输入向量量化到离它最近的代码簿（codebook）向量...
这个算法最初用于迭代设计标量量化或PCM系统,后来也被用于无记忆向量量化器的设计,即以一种不依赖于先前编码器输入向量或它们的编码输出的方式对连续输入向量进行编码。基本算法的变种后来被证明对于设计具有和不具有记忆的向量量化器非常有用,适用于多种数据源,包括语音波形、语音参数向量、图像和几种随机过程模型。后者...
学习向量量化算法可以看作通过聚类来形成类别的“子类”结构,每个子类对应一个聚类簇。 “学习向量量化”(Learning Vector Quantization,简称LVQ)也是试图找到一组原型向量来刻画聚类结构,但与一般聚类算法不同的是,LVQ假设数据样本带有类别标记,学习过程利用样本的这些监督信息来辅助聚类。 算法设计 给定样本集{,,,}D=...
学习向量量化神经网络 在竞争网络结构的基础上,学习向量化(learning vector quantization,LVQ)网络被提出来,融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点,通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定,从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。 1. 向量量化...
学习向量量化(LVQ,Learning Vector Quantization)神经网络 什么是“量化”?其实类似于把模拟量离散化的过程。向量量化就是把高维空间的一组向量进行聚类,用聚类中心来代表这些向量。自组织映射可以起到聚类的作用,但还不能用于分类和识别。接下来采用学习向量量化的方法进行分类,这是一种有监督的方法,通过在训练时加入...
向量量化是一种将高维向量映射到低维向量的方法,通常用于降维或者无损压缩数据。它通过将高维向量空间划分为若干个子空间,并为每个子空间找到一个代表向量,称为原型。 向量量化的主要思想是将高维向量映射到离其最近的原型向量上,从而实现降维或者无损压缩。原型向量通常由训练数据集中的样本向量计算得到,它们可以看作是...
学习向量量化神经网络 在竞争网络结构的基础上,学习向量化(learning vector quantization,LVQ)网络被提出来,融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点,通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定,从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。 1. 向量量化...
向量量化技术在图像编码中有广泛的应用。其中最常见的是图像压缩,如JPEG2000标准中使用的离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)编码。通过将图像分块并对每个块进行向量量化,可以大大减少图像的数据量,从而减少存储空间和传输带宽的消耗。此外,向量量化还被广泛应用于图像的特征提取、图像检索等领域。 3. 优缺点...
本文将从原理、应用和进展等角度,对图像编码中的向量量化技术进行解析。 一、向量量化的原理 向量量化的核心思想是将高维向量映射到低维向量空间中。在图像编码中,向量量化通常是将一幅图像分割成多个小块,每个小块被视为一个向量,然后利用聚类算法将这些向量映射到一个有限的向量码本中。 聚类算法中最常用的是K...