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伯克利人工智能研究院开源深度学习数据压缩方法Bit-Swap，性能创新高

伯克利人工智能研究院（BAIR）介绍了一种可扩展的、基于深度学习的高效无损数据压缩技术。该技术基于之前的 bits-back 编码和非对称数字系统，对隐变量模型进行压缩的方法进行了扩展。在实验中，Bit-Swap 在高度多样化的图集的表现上超过了压缩器中的 benchmark。BAIR 开源了该方法的代码，对模型进行了优化，并提供了 demo 和预训练好的 Bit-Swap 模型，可以用来对任何图片进行压缩和解压缩。

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关键词：学习笔记 swap 学习数据 人工智能 数据压缩

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