개요Deep Entropy Model은 딥러닝을 활용한 정보 이론 기반 확률 모델로, 데이터의 정보량(엔트로피)을 정밀하게 추정하여 압축 및 부호화 효율을 극대화하는 기술입니다. 특히 Neural Source Coding, Neural Image Compression, Variational Inference 등 다양한 분야에서 확률 분포 예측을 위한 핵심 모듈로 활용됩니다. 이 모델은 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 인코딩하고, 해당 분포의 엔트로피를 추정해 최적화된 비트스트림 생성을 유도합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의딥러닝을 통해 잠재 표현의 확률 분포를 학습하고 엔트로피를 추정하는 모델비트 예측 기반 압축 성능 결정목적비트 수를 최소화하면서도 정보 재구성이 가능한 ..
