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基于深度学习的数据压缩算法研究

摘要

人工智能和深度学习技术的兴起也为很多科学领域带来了有效的解决方案。与此同时，现代社会数据量激增，给通信和存储带来一定的压力，传统的数据压缩算法大多为线型压缩算法，是通过学习节点数据的线性特征对数据进行编解码，不能很好地适应于具有复杂多维空间特征的大数据，而深度学习能够很好地学习数据非线性特征。因此，本文探索设计基于深度学习的一维数据压缩方法，用于实现在通信过程中的数据压缩传输。

本文开展了基于深度学习的数据压缩方法研究，该算法应用了深度学习领域的三个模型，他们分别是卷积神经网络（CNN），自编码器（AE）和変分自编码器（VAE）。本文将CNN分别