7、5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

1. 引言

在CNN（卷积神经网络）的应用中，权重数据的处理至关重要。为了提高数据传输和存储效率，常常需要对权重数据进行压缩。本文将详细介绍一种针对5位CNN权重的算术编码与解码技术，包括算法概述、编码算法、解码算法以及具体的编码和解码示例。

2. 算法概述

2.1 编码方式对比

• 理论算术编码：将原始数据编码为0到1之间的一个实数，但实际编码时需映射到有限二进制空间，可能导致下溢和数据有损。
• 无范围缩放的二进制算术编码：当权重元素序列较长且二进制映射空间不足时，易出现下溢。
• 有范围缩放的二进制算术编码：为实现无损编码，采用范围缩放方法自适应调整二进制映射空间的范围。

2.2 编码与解码流程

• 编码 ：根据元素的映射子范围，依据范围缩放条件自适应缩放该子范围，并将缩放信息和映射缩放后的子范围信息记录到压缩比特流中。
• 解码 ：通过参考比特流中的滑动窗口，确定无符号整数所属的子范围，从而解码出对应的权重元素。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示整体的编码和解码流程：

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