线性混合与几何混合分析

线性混合和几何混合是数据压缩中结合任意模型的两种方法。几何混合推广了经验表现良好的 PAQ7 混合。这两种混合方案都依赖于权重向量，权重向量在很大程度上决定了它们的性能。通常通过在线梯度下降法来识别权重向量。在本工作中，我们表明可以为这种权重估计方案获得强码长界。这些界适用于任意输入序列。为此，我们引入了“良混合”（nice mixtures）类，并分析了固定步长的在线梯度下降法与良混合结合时的性能。这些结果可转化为线性和几何混合（我们证明它们是良混合）的结论。这些结果也适用于 PAQ7 混合，因此我们提供了对 PAQ7 的首次理论分析。