Context Mixing
コンテキストミキシングとは、PAQ 系が用いる圧縮戦略であり、複数の独立したコンテキストモデルによる予測を適応的な重みで混合し、算術符号化器へ渡す。
目的
多様なモデル種別（次数、リテラル一致、ニューラルネットワークなど）の予測をアンサンブルすることで、極めて高い圧縮率に到達する。
メカニズム
各モデルは次の記号の確率を独立に予測し、ミキサが過去の成績に基づいて適応的に重みを割り当て、重み付き確率を算術符号化器へ渡す。ミキサには線形、ロジスティック、ニューラルネットワークなどの形式がある。
ユースケース
- PAQ 系での極限圧縮
- CMIX などの実験的圧縮器
- 圧縮コンペティション