Information Bottleneck basierte Quantisierung durch Graphpartitionierung

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 als Graphpartitionierungsproblem umformuliert werden.

Ziele: Stellen Sie die Verbindung zwischen dem allgemeinen IB-basierten Clustering mit K-Bins und der Graphpartitionierung mit K-Way-Graphenschnitten her und untersuchen Sie die relevanten Methoden vollständig.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Informationstheorie sowie der mathematischen Optimierung und der Graphentheorie, sowie kompetente Computerprogrammierkenntnisse.

Zuletzt aktualisiert am 27.10.2017 von S. Hassanpour
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