自适应上下文树加权
信息论
2012-01-11 v1 机器学习
math.IT
摘要
我们描述了一种自适应上下文树加权 (ACTW) 算法，作为标准上下文树加权 (CTW) 算法的扩展。与不论深度如何均对所有观测值赋予同等权重的标准 CTW 算法不同，ACTW 赋予近期观测值递增的权重，旨在提高输入序列来自非平稳分布时的性能。数据压缩结果显示，ACTW 变体在标准压缩基准测试的合并文件上优于 CTW，同时在任何单个文件上从未显著变差。
引用
@article{arxiv.1201.2056,
title = {Adaptive Context Tree Weighting},
author = {Alexander O'Neill and Marcus Hutter and Wen Shao and Peter Sunehag},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.2056},
year = {2012}
}
备注
11 LaTeX pages, 7 tables