線形ミキシングとは? わかりやすく解説

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線形ミキシング

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/05/09 06:04 UTC 版)

コンテキスト・ミキシング」の記事における「線形ミキシング」の解説

複数モデル予測する確率集合 Pi(1) = n1i / ni与えられたとする。ここで、ni = n0i + n1i で、 n0i と n1i はそれぞれ i 番目のモデル当該コンテキスト下で、すでに観測した 0 のビット・1 のビットの数である。このとき、これらの線形ミキシングは、0 と 1 の数の重み付き和によって計算されるS0 = Σi wi n0i S1 = Σi wi n1i S = S0 + S1 P(0) = S0 / S P(1) = S1 / S 重み wi合計すると 1 になるようになっており、初期値としてはすべてが等しくなるように与えられるデータ読み込んでいくと、それぞれのモデル実績比例した重みつけられるようになっているが、入力データ1ビット読み込むたびにより正確なモデル重視するように調整される。仮に、モデルによるビットが 1 である確率推定値 P(1) に対して実際に読み込んだビットの値が y (0 または 1) であったとしたら、重み調整は以下のように行われるni = n0i + n1i error = y − P(1) wiwi + [(S n1i − S1 ni) / (S0 S1)] error ni上限下限設けることで、この重み付けバランスがよくなり、圧縮性能改善され得る。 PAQ6では、あるビットカウントが 1 加算されたとき, ほかのビットカウントは 2 以上あるとき半減される例えば、シーケンス 000000001 を読み込むと、カウントは (n0,n1) = (8, 0) の状態から、(5, 1) へと変化する

※この「線形ミキシング」の解説は、「コンテキスト・ミキシング」の解説の一部です。
「線形ミキシング」を含む「コンテキスト・ミキシング」の記事については、「コンテキスト・ミキシング」の概要を参照ください。

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