斯坦福大学提出循环神经网络无损压缩算法,压缩效率或可提升几十倍!

近日,美国斯坦福大学的研究者们最近提交的论文中,循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中,这种被称为DeepZip的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。根据论文结论,对真实数据集的压缩,DeepZip优于目前其他压缩工具。

包含 128 个单元的 DeepZip 模型与 GZIP[15]、适应性算术编码-CABAC 的表现对比

包含 128 个单元的 DeepZip 模型在实际数据集上的表现

从对比图表可以看到压缩效率提升很明显。

以下是论文原文:

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180107B05I9W00?refer=cp_1026

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