一种可变压缩率的目标数据压缩方法技术

本发明专利技术提供一种可变压缩率的目标数据压缩方法，包括：确定目标需求，提取信息源的数据信息，转化为数据X；将数据X输入到自编码器中的编码层，初始化权重和偏置，输出数据Z；将数据Z输入到隐藏层中，通过激活函数处理获得数据H；初始化输出权重和偏置，数据H输入到解码层中输出数据Y；通过激活函数处理获得解码后的输出数据A；将数据A和X输入到均方误差函数中，得到误差；采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置，在确保压缩率的条件下，改变学习率循环迭代直至误差最小；也可以在确保学习率的条件下，改变压缩率进行循环迭代直至误差稳定；也可以在确保误差允许的范围内，调节学习率和压缩率，循环迭代出最优参数。循环迭代出最优参数。循环迭代出最优参数。

【技术实现步骤摘要】
一种可变压缩率的目标数据压缩方法


[0001]本专利技术涉及数据压缩
，具体涉及一种可变压缩率的目标数据压缩方法。

技术介绍

[0002]随着信息通信技术的发展，全球大数据储量呈爆炸式增长，面对如此庞大的数据量，如果不作处理，就需要庞大的存储设备来保存这些数据，这将产生巨大的存储成本，因此我们需要数据压缩技术对数据进行压缩和处理，减少数据量，节约数据维护的人力与物力，还要保证解压缩后得到数据的误差在需求范围内。
[0003]传统的压缩方法，对图像、语音和数据等信息都有较大的主观性，解压缩后得到的误差会比较大，为此，本专利技术提出一种可变压缩率的目标数据压缩方法。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术提出了一种可变压缩率的算法，并在反向传播过程用产生的误差直接调节参数，并在一次运行过程中，可以得到不同压缩率下的误差，在误差允许的范围内，选择最大的压缩率，也可同时调整学习率，使误差达到稳定需要的循环次数变小，提高运行速度，从而得到最合适的压缩率和学习率。
[0005]本专利技术提供了如下的技术方案。
[0006]一种可变压缩率的目标数据压缩方法，包括以下步骤：
[0007]获取目标数据X；所述目标数据包括：图像数据或语音数据；
[0008]将目标数据X输入到自编码器中的编码层，初始化权重和偏置，输出数据Z；
[0009]将数据Z输入到自编码器中的隐藏层，通过激活函数Sigmoid进行处理，获得数据H；
[0010]初始化输出权重和偏置，数据H输入到解码层中，输出数据Y；通过激活函数Sigmoid处理获得解码后的输出数据A；
[0011]将数据A和目标数据X输入到均方误差函数中，得到误差；
[0012]采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置，在预设目标压缩率范围内循环迭代直至误差最小，输出压缩率以及目标压缩数据。
[0013]优选地，还包括：
[0014]确定误差允许范围；
[0015]在采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置的同时，调节学习速度，在误差允许范围内，迭代输出最优压缩率与学习率，并输出此时的压缩数据。
[0016]优选地，所述数据Z：
[0017]Z＝w1X+b1[0018]式中，w1为权重，b1为偏置。
[0019]优选地，所述隐藏层的维度为h，h<n，n为数据X的维度。
[0020]优选地，所述数据H：
[0021][0022]式中，Z为数据Z。
[0023]优选地，所述数据Y：
[0024]Y＝w2H+b2[0025]式中，w2为输出权重，b2为输出偏置。
[0026]优选地，所述目标数据为图像数据时，将图像数据转化为灰度图，提取灰度图的像素点以矩阵形式保存为目标数据X。
[0027]本专利技术的有益效果：
[0028]本文提出了一种可变压缩率的算法，并在反向传播过程用产生的误差直接调节参数，并在一次运行过程中，可以得到不同压缩率下的误差，在误差允许的范围内，选择最大的压缩率，也可同时调整学习率，使误差达到稳定需要的循环次数变小，提高运行速度，从而得到最合适的压缩率和学习率。
附图说明
[0029]图1是本专利技术实施例的可变压缩率的目标数据压缩方法的流程图；
[0030]图2是本专利技术实施例图片数据压缩时，隐藏层为50和70，学习率为0.1的迭代曲线图；
[0031]图3是本专利技术实施例图片数据压缩时，隐藏层为50和70，学习率为0.15的迭代曲线图；
[0032]图4是本专利技术实施例图片数据压缩时，隐藏层为150和100，学习率为0.1的迭代曲线图。
具体实施方式
[0033]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0034]实施例1
[0035]本专利技术的一种可变压缩率的目标数据压缩方法。如图1
‑
4所示：
[0036]S1：确定目标需求；
[0037]S2：提取信息源的数据信息，将数据信息转化为目标数据X；所述信息源包括图像、语音和数据；
[0038]S3：将目标数据X输入到自编码器中的编码层，初始化权重和偏置，输出数据Z；
[0039]S4：将数据Z输入到隐藏层中，通过激活函数Sigmoid进行处理，获得数据H；
[0040]S5：初始化输出权重和偏置，数据H输入到解码层中，输出数据Y；通过激活函数Sigmoid处理获得解码后的输出数据A；
[0041]S6：将数据A和目标数据X输入到均方误差函数中，得到误差；
[0042]S7：在采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置的同时，改变压缩率或改变学习率或同时进行改变得到不同的输出结果，根据目标需求，选择合适的方法得到最优参数。
[0043]本实施例中，
[0044]以图片为例，输入一张彩色图片，将其转换为灰度图后提取像素点，以像素点矩阵为输入数据。
[0045]输入数据矩阵(225*315)，将数据在隐藏层压缩后再进行解码恢复，得到误差，使用梯度下降法反向传播，通过不断调整权重与偏置，循环迭代使误差变小，得到理想的压缩率和学习率改变压缩率。
[0046]①
如图2所示，隐藏层的大小：深色线50，浅色线70，此时学习率0.1隐藏层为50时(压缩率约为77.8％)，循环迭代稳定后误差大小0.05870757714136944
[0047]隐藏层为70时(压缩率约为68.9％)，循环迭代稳定后误差大小0.03245032085732509
[0048]②
如图3所示，同
①
的条件下，改变学习率为0.15
[0049]隐藏层为50时，循环迭代稳定后误差大小0.05947263136777498
[0050]隐藏层为70时，循环迭代稳定后误差大小0.03088963658291494
[0051]③
如图4所示，改变隐藏层的大小，学习率0.1，深色线150，浅色线100
[0052]隐藏层为150时，循环迭代稳定后误差大小0.0001785693376355132
[0053]隐藏层为100时，循环迭代稳定后误差大小0.0015939471852396137
[0054]由上述实验结果和数据可得，当输入数据后，压缩率和学习率都可变，学习率和压缩率变大后，误差相应也会提高，所以在误差可接受范围内，尽可能提高学习率，增大压缩率，减少冗余数据，节省存储空间，或根据具体精度要求，选择合适的压缩率和下降速度。
[0055]以上仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可变压缩率的目标数据压缩方法，其特征在于，包括：获取目标数据X；所述目标数据包括：图像数据或语音数据；将目标数据X输入到自编码器中的编码层，初始化权重和偏置，输出数据Z；将数据Z输入到自编码器中的隐藏层，通过激活函数Sigmoid进行处理，获得数据H；初始化输出权重和偏置，数据H输入到解码层中，输出数据Y；通过激活函数Sigmoid处理获得解码后的输出数据A；将数据A和目标数据X输入到均方误差函数中，得到误差；采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置，在预设目标压缩率范围内循环迭代直至误差最小，输出压缩率以及目标压缩数据。2.根据权利要求1所述的可变压缩率的目标数据压缩方法，其特征在于，还包括：确定误差允许范围；在采用梯度下降法反向传播调节权重和偏置的同时，调节学习速度，在误差允许范围内，迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁彦霞，赵萌，刘欣，卢光跃，姜静，何华，杜剑波，赵志恒，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：