Context tree weighting
CTW (англ. Context Tree Weighting — взвешивание контекстного дерева) — алгоритм предсказания и сжатия без потерь, созданный Willems, Shtarkov, and Tjalkens (1995). CTW является одним из немногих алгоритмов, которые обеспечивают как хорошие теоретические показатели, так и хорошо показывают себя на практике (например, см., Begleiter, El-Yaniv, and Yona (2004)). При оценке вероятности символа алгоритм CTW с определённым весом смешивает статистику предсказаний многих моделей Маркова разного порядка, каждая из которых создаётся на основе условных вероятностных оценок нулевого порядка.
Ссылки
- Willems, Shtarkov, and Tjalkens (1995), The Context-Tree Weighting Method: Basic Properties, vol. 41, IEEE Transactions on Information Theory, doi:10.1109/18.382012, <https://ieeexplore.ieee.org/document/382012>
- Begleiter, El-Yaniv, and Yona (2004), On Prediction Using Variable Order Markov Models, vol. 22, Journal of Artificial Intelligence Research: Journal of Artificial Intelligence Research, с. 385–421, <http://www.jair.org/media/1491/live-1491-2335-jair.pdf> Архивная копия от 28 сентября 2007 на Wayback Machine
- Публикации на тему CTW. Ссылки на исходные коды.
- Официальная страница CTW.
- Документы по CTW.
- Context Tree Switching (CTS) - вариант CTW.
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.