Bayes universal coding algorithm for side information context tree models

Toshiyasu Matsushima, Shigeich Hirasawa

研究成果: Conference contribution

抄録

The problem of universal codes with side information is investigated from Bayes criterion. We propose side information context tree models which are an extension of context tree models to sources with side information. Assuming a special class of the prior distributions for side information context tree models, we propose an efficient algorithm of Bayes code for the models. The asymptotic code length of the Bayes codes with side information is also investigated.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルProceedings of the 2005 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 05
ページ2345-2348
ページ数4
DOI
出版ステータスPublished - 2005 12 1
イベント2005 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 05 - Adelaide, Australia
継続期間: 2005 9 42005 9 9

出版物シリーズ

名前IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings
2005
ISSN(印刷版)2157-8099

Conference

Conference2005 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 05
国/地域Australia
CityAdelaide
Period05/9/405/9/9

ASJC Scopus subject areas

  • 理論的コンピュータサイエンス
  • 情報システム
  • モデリングとシミュレーション
  • 応用数学

フィンガープリント

「Bayes universal coding algorithm for side information context tree models」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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