Смешение контекстов
-
Основы теории вероятностей
- Вероятность — это мера возможности наступления события.
- Вероятность выражается в виде числа от 0 до 1.
- Сумма вероятностей всех возможных исходов равна 1.
-
Сжатие данных с помощью контекстного смешивания
- Контекстное смешивание — это метод сжатия данных, который объединяет прогнозы нескольких моделей.
- Сжатие данных зависит от точности предсказаний моделей.
- В контексте сжатия данных, контексты и события являются переменными, а вероятности — оценками.
-
Применение контекстного смешивания в сжатии данных
- Контекстное смешивание используется для предсказания следующего бита данных на основе предыдущих битов и контекстов.
- Существуют два основных подхода к контекстному смешиванию: линейное и логистическое.
- В линейном подходе используется средневзвешенное значение прогнозов.
- В логистическом подходе прогнозы преобразуются в логическую область перед усреднением.
-
Примеры компрессоров для контекстного смешивания
- В статье перечислены различные версии компрессоров для контекстного смешивания, включая PAQ, LPAQ, ZPAQ и другие.
- Некоторые версии используют генетический алгоритм для оптимизации контекстов.
-
Рекомендации по использованию контекстного смешивания
- Статья рекомендует использовать логистическое смешивание для улучшения сжатия данных.
- Некоторые компрессоры, такие как cmm1-cmm4, M1 и M1X2, используют генетический алгоритм для оптимизации.
- Другие компрессоры, такие как fpaq2 и cmix, используют фиксированное усреднение веса для повышения скорости сжатия.
Полный текст статьи: