Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore la compression du modèle de deuxième ordre pour les réseaux neuronaux profonds massifs, montrant les techniques de compression et leur impact sur la précision du modèle.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.
Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.
Explore la compression des données par la définition, les types et les exemples pratiques d'entropie, illustrant son rôle dans le stockage et la transmission efficaces de l'information.
Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Explore l'évolution des normes et techniques de compression vidéo, de H.261 à VVC, en mettant l'accent sur les progrès dans l'efficacité de compression et la qualité vidéo.
