ITPE * JackerLab

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 ..

개요Neural Source Coding(NSC)은 기존의 엔트로피 기반 압축 방식과 달리, 딥러닝 모델을 활용하여 데이터를 압축하는 방식입니다. 이는 입력 데이터를 신경망을 통해 학습하고, 정보 표현을 더 컴팩트하게 재구성함으로써 높은 압축률과 효율적인 재구성이 가능합니다. 영상, 음성, 텍스트, 센서 데이터 등 다양한 멀티미디어 분야에서 기존 압축 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 차세대 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의입력 데이터를 신경망이 학습하여 압축 표현(latent representation)으로 변환하고 이를 효율적으로 인코딩하는 기술Autoencoder 기반 설계 주류목적전통적 압축 방식의 한계를 극복하고 데이터 표현 최적화JPEG, MP3, ZIP 등..