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.

Эта страница в последний раз была отредактирована 17 мая 2023 в 20:45.