深度学习助力数据压缩，一文读懂相关理论(2)

近年来，机器学习领域经历了爆炸式的发展，一些研究人员使用传统神经网络模型在数据压缩领域获得了较好的效果。将原始图像经由神经网络处理后，仅需存储神经网络权重而无需存储图像本身的信息，从而在不降低图像质量的情况下获得了较高的压缩比。以此为基础，将神经网络与其它压缩技术结合、改进神经网络结构、改进神经网络的训练算法等，进一步推进了神经网络在数据压缩中的应用。但是，神经网络是浅层网络，模型的收敛速度、稳定性、权值更新的有效性等都存在不足，此外，神经网络依赖于有标签的预训练数据，这在实际应用场景中很难满足。
2、基于深度学习的数据压缩
深度学习的引入有效解决了传统方法存在的问题。与传统压缩技术相比，基于深度学习的方法具有下列的天然优势：
由于深度学习的参数是基于大量实际数据推导出来的，而传统的数据压缩编码方法主要是基于先验知识手工构建的，因此深度学习的优良内容自适应性优于基于信号处理的模型。深度学习的方法有效利用了较大的接受域 (Receptive Field)，因此不但能利用相邻的信息还可以利用远距离的样本提高编码效率，但传统的编码工具只利用相邻的样本，难以利用远距离的样本。基于深度学习的压缩方法是灵活的，可以根据特定的域特征进一步减少比特率，同时实现快速处理，深度学习的内部表示适合于现代数据处理。
与传统神经网络压缩技术相比，基于深度学习的方法优势在于：（1）基于多层网络结构，深度学习模型具有较好的非线性映射能力，因此能有利于学习到数据（特别是图像）的深层次特征。（2）深度学习模型通过多层学习和权值微调的过程，提高了训练速度，从而能满足大体量数据压缩的要求。（3）更深的学习层次能够更加有效的去除掉冗余数据特征，从而获得更高的压缩比。
到目前为止，随机神经网络（Random Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）、变分自动编码器（(Variational) Auto-Encoder，VAE）等都陆续应用到了数据压缩中。本文从近两年重要学术会议的研究成果中选择了基于 GAN 和 VAE 的两种深度学习数据压缩技术进行分析与讨论。