Implementation Huffman algorithm modification using neuronal networks

En este trabajo se implementa un algoritmo de compresión, para ser utilizado en el proceso de codificación de la fuente de información en un sistema de telecomunicaciones. Esta implementación incluye una modificación en la estructura de datos manejada por el algoritmo de Huffman, que de forma canónica utiliza una estructura de datos abstractos tipo árbol binario para distribuir los caracteres o símbolos de la ráfaga de información a codificar, clasificándolos, dependiendo de las frecuencias relativas de aparición. Este árbol puede ser reemplazado por una red neuronal que es similar en su topología a un grafo k-completo dirigido, con pesos en las conexiones o aristas, de esta manera se logra entrenar la red neuronal para que encuentre patrones en las ráfagas de información acotadas en tamaño, fragmentando el mensaje y así aumentar la tasa de compresión de la información que se quiere enviar hacia el canal, este resultado también estará enmarcado en el análisis de la complejidad temporal que requiere el algoritmo para ser ejecutado; si se logra reducir el volumen de información, significaría una mejora en el grado de servicio y desempeño de la red de telecomunicaciones aumentando la capacidad sin depender del tipo de canal ni de su ancho de banda.In this work a compression algorithm is implemented, to be used in the process of coding the source of information in a telecommunications system. This implementation includes a modification in the data structure managed by the Huffman algorithm, which canonically uses a binary tree abstract data structure to distribute the characters or symbols of the information burst to be encoded, classifying them, depending on the frequencies relative of appearance. This tree can be replaced by a neural network that is similar in its topology to a directed k-complete graph, with weights in the connections or edges, in this way it is possible to train the neural network so that it finds patterns in the limited bursts of information in size, fragmenting the message and thus increasing the compression rate of the information to be sent to the channel, this result will also be framed in the analysis of the temporal complexity required by the algorithm to be executed; If it is possible to reduce the volume of information, it would mean an improvement in the degree of service and performance of the telecommunications network by increasing capacity without depending on the type of channel or its bandwidth