非可逆データ圧縮アルゴリズムにおける圧縮率改善に関する研究

抄録

SZは非可逆データ圧縮アルゴリズムの一つであり、機械学習に使われるビックデータのような大規模かつ高次元のデータを元のデータと非常に近い品質かつ高い圧縮率で圧縮することができる。SZでは、主にカーブフィッティングモデルによる予測によってデータを少ない情報で表現し圧縮を行うが、予測が不可能なそれ以外のデータに関しては個別の圧縮方法で圧縮を行う。しかし、SZにおいては個別の圧縮によって圧縮されたデータの圧縮率が上記の予測による圧縮に比べて低い課題がある。よって、本研究では個別の圧縮方法に対してPositと呼ばれる数値表現形式を適応することで圧縮率を改善し、データ全体の圧縮率向上につなげる。