PAQ アルゴリズムを完全に理解するのに苦労しています。ウィキペディアは十分に複雑に見えます。私は現在、ニューラル ネットワークと人工知能のコースを受講していますが、アルゴリズムの算術コーディング部分など、理解しにくい用語や主張がいくつかあります。
別のリンクを見つけることができましたが、PAQ のバージョンとそれぞれのベンチマークでいっぱいです。
誰かが明快な説明を提供する良いページ（テキスト、ビデオ、オーディオ、何でも構いません！）を提案できますか.
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コンテキスト混合と部分予測一致の簡単な説明は、特定のモデルで圧縮をフィードする場合です。たとえば、一部の文字の確率は他の文字よりも高く、それは他の言語でも共有されています。別のモデルでは、エントロピー圧縮が少し良く圧縮されます。paq 圧縮はこれを使用して、利用可能な最適なモデルと圧縮を選択します。算術圧縮を理解するのに問題がある場合は、基本的に同じですが、理解しやすい範囲圧縮を探します: http://en.m.wikipedia.org/wiki/Range_encoding#section_1 .
于 2012-09-22T17:49:31.363 に答える