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基于条件分布感知度量的速率 - 失真 - 感知折衷
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
在这篇文章中，作者研究了无记忆源模型的速率失真感知权衡。他们导出了RDP函数的单字母特性，并提出了一种有损源编码的实现方案。对于连续值源的情况，他们还导出了单字母特性，并证明在解码器中添加噪声机制可以实现最佳表示。此外，他们还将结果特化到高斯源的情况，并提出了一种水填充类型的解决方案。
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关键要点
- 研究无记忆源模型的速率失真感知（RDP）权衡。
- 感知度量基于编码器输出条件下的源和重构序列的分布之间的离散。
- 导出了RDP函数的单字母特性，解决了无共享随机性的边际度量问题。
- 实现方案基于带后验参考映射的有损源编码。
- 对于连续值源，导出了单字母特性，证明添加噪声机制可实现最佳表示。
- 零感知损失情况下，特征与边际度量结果吻合，最小失真中可实现零感知损失。
- 特化结果到高斯源，导出了矢量高斯源的RDP函数，提出水填充类型的解决方案。
- 部分表征混合矢量高斯源的RDP函数。
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