Другие методы контекстного моделирования

Среди нерассмотренных остался интересный метод универсального сжа­тия Context Tree Weighting (взвешивание контекстного дерева), или CTW, который потенциально обеспечивает лучшую степень сжатия среди всех из­вестных алгоритмов [16]. В CTW при оценке вероятности символа исполь­зуется явное взвешивание.

Контекстное моделирование ограниченного порядка хорошо работает на практике, обеспечивая высокую степень сжатия при терпимых требованиях к вычислительным ресурсам. Но оно представляет собой всего лишь один из типов контекстного моделирования в широком смысле. Можно отметить другие методы:

■ модели состояний; в качестве конкретного алгоритма можно указать ди­намическое марковское сжатие (Dynamic Markov Compression, или DMC) [4, 7];

■ грамматические модели; конкретный алгоритм - SEQUITUR [11];

■ модели с использованием искусственных нейронных сетей для построе­ния предсказателя [14].

Рассмотрение алгоритмов моделирования данных видов выходит за рам­ки этой книги.