Context Mixing
Context Mixing ist die Kompressionsstrategie der PAQ-Familie: Vorhersagen mehrerer unabhängiger Kontextmodelle werden mit adaptiven Gewichten gemischt und in einen arithmetischen Codierer gespeist.
Zweck
Erreicht extrem hohe Kompressionsraten durch das Ensemblieren von Vorhersagen vieler Modelltypen (Ordnungen, Literal-Matches, neuronale Netze usw.).
Mechanismus
Jedes Modell sagt die Wahrscheinlichkeit des nächsten Symbols unabhängig voraus; der Mixer vergibt Gewichte adaptiv anhand der bisherigen Leistung, und die gewichtete Wahrscheinlichkeit geht an den arithmetischen Codierer. Mixer können linear, logistisch oder neuronale Netze sein.
Anwendungsfälle
- Extremkompression in der PAQ-Familie
- Experimentelle Kompressoren wie CMIX
- Kompressionswettbewerbe