Information Bottleneck basierte Quantisierung durch Integer Linear Programming

Betreuer: Shayan Hassanpour
Art der Arbeit: Projekt (MSc), Masterarbeit (MSc)
Ausgabe: -
Bearbeiter: -
Status: zu vergeben
Kurzfassung:

Im Rahmen der verrauschten Quellcodierung kann man das so genannte Information Bottleneck (IB)  Framework anwenden, um die beobachteten Signale aus einer gegebenen Quelle zu komprimieren. Die zugehörige Clustering-Aufgabe kann durch eine herausfordernde mathematische Optimierung formuliert werden. Eine Möglichkeit, das Designproblem zu lösen, besteht daher darin, auf die Methoden der linearen Programmierung zurückzugreifen.

Ziele: Stellen Sie die Verbindung zwischen dem IB-basierten Clustering und der linearen Programmierung her und untersuchen Sie die relevanten Ansätze wie Schnittebenenmethode, Branch-and-bound-Methode etc.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Informationstheorie sowie mathematische Optimierung und kompetente Computerprogrammierkenntnisse.

Zuletzt aktualisiert am 27.10.2017 von S. Hassanpour
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