Context mixing
சூழல் கலவை என்பது ஒரு வகை தரவு சுருக்க வழிமுறையாகும், இதில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட புள்ளிவிவர மாதிரிகளின் அடுத்த குறியீட்டு கணிப்புகள் இணைக்கப்பட்டு எந்தவொரு தனிப்பட்ட கணிப்புகளையும் விட மிகவும் துல்லியமான ஒரு கணிப்பை வழங்குகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு எளிய முறை (சிறந்ததாக இருக்க வேண்டிய அவசியமில்லை) ஒவ்வொரு மாதிரியாலும் ஒதுக்கப்பட்ட நிகழ்தகவுகளை சராசரியாகக் கூறுவதாகும். சீரற்ற காடு மற்றொரு முறையாகும்ஃ இது கணிப்பை வெளியிடுகிறது, இது தனிப்பட்ட மாதிரிகள் மூலம் கணிப்புகளின் வெளியீட்டின் முறையாகும். மாதிரிகளை இணைப்பது இயந்திர கற்றலில் ஆராய்ச்சியின் ஒரு செயலில் உள்ள பகுதியாகும். தரவு சுருக்க நிரல்களின் PAQ தொடர் உள்ளீட்டின் தனிப்பட்ட பிட்களுக்கு நிகழ்தகவுகளை ஒதுக்க சூழல் கலவையைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவு சுருக்கத்திற்கான பயன்பாடு எங்களுக்கு இரண்டு நிபந்தனை நிகழ்தகவுகள் வழங்கப்பட்டுள்ளன என்று வைத்துக்கொள்வோம், மேலும், இரண்டு நிபந்தனைகளும் கொடுக்கப்பட்ட நிகழ்வு X இன் நிகழ்தகவை மதிப்பிட விரும்புகிறோம். ஒரு முடிவைக் கொடுக்க நிகழ்தகவுக் கோட்பாட்டிற்கு போதுமான தகவல்கள் இல்லை. உண்மையில், விளைவு எதுவாகவும் இருக்கக்கூடிய சூழ்நிலைகளை உருவாக்க முடியும். ஆனால் உள்ளுணர்வாக, முடிவு இரண்டின் சராசரியாக இருக்கும் என்று நாங்கள் எதிர்பார்க்கிறோம். தரவு சுருக்கத்திற்கு சிக்கல் முக்கியமானது. இந்த பயன்பாட்டில், மற்றும் சூழல்கள், சுருக்கப்பட வேண்டிய தரவின் அடுத்த பிட் அல்லது சின்னம் ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பைக் கொண்ட நிகழ்வு மற்றும் இரண்டு சுயாதீன மாதிரிகளால் நிகழ்தகவு மதிப்பீடுகள் ஆகும். சுருக்க விகிதம் மதிப்பிடப்பட்ட நிகழ்தகவு நிகழ்வின் உண்மையான ஆனால் அறியப்படாத நிகழ்தகவை எவ்வளவு நெருக்கமாக அணுகுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது. ஒவ்வொரு சூழலிலும் துல்லியமாக மதிப்பிடுவதற்கும் நிகழ்வுகளை எண்ணுவதற்கும் சூழல்களும் நிகழ்வுகளும் அடிக்கடி நிகழ்ந்துள்ளன, ஆனால் இரண்டு சூழல்களும் அடிக்கடி ஒன்றாக ஏற்படவில்லை, அல்லது புள்ளிவிவரங்களை சேகரிக்க போதுமான கணினி வளங்கள் (நேரம் மற்றும் நினைவகம்) இல்லை ஒருங்கிணைந்த வழக்கு. எடுத்துக்காட்டாக, நாம் ஒரு உரைக் கோப்பை சுருக்குகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம். முந்தைய எழுத்து ஒரு காலம் (சூழல்) மற்றும் கடைசி லைன்ஃபீட் 72 எழுத்துகளுக்கு முன்பு (சூழல்) ஏற்பட்டது என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு, அடுத்த எழுத்து ஒரு லைன்ஃபீட் ஆக இருக்குமா என்பதைக் கணிக்க விரும்புகிறோம். ஒரு லைன்ஃபீட் முன்பு கடந்த 5 காலகட்டங்களில் 1 க்குப் பிறகு () மற்றும் கடைசி 10 வரிகளில் 5 இல் 72 () நெடுவரிசையில் ஏற்பட்டது என்று வைத்துக்கொள்வோம். இந்த கணிப்புகள் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும்? இரண்டு பொதுவான அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன, நேரியல் மற்றும் தளவாட கலவை. நேரியல் கலவையானது சான்றுகளால் எடையுள்ள கணிப்புகளின் எடையுள்ள சராசரியைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த எடுத்துக்காட்டில், அதிக எண்ணிக்கையிலான சோதனைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருப்பதால் அதிக எடையைப் பெறுகிறது. PAQ இன் பழைய பதிப்புகள் இந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. புதிய பதிப்புகள் லாஜிஸ்டிக் (அல்லது நரம்பியல் நெட்வொர்க்) கலவையைப் பயன்படுத்துகின்றன, முதலில் கணிப்புகளை லாஜிஸ்டிக் களமாக மாற்றுவதன் மூலம், சராசரிக்கு முன் பதிவு (p/(1-p)). இந்த விஷயத்தில், 0 அல்லது 1 க்கு அருகிலுள்ள கணிப்புகளுக்கு இது திறம்பட அதிக எடையைக் கொடுக்கிறது. இரண்டு நிகழ்வுகளிலும், ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு மாதிரிகளுக்கும் கூடுதல் எடைகள் கொடுக்கப்படலாம் மற்றும் கடந்த காலத்தில் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகளை வழங்கிய மாதிரிகளுக்கு ஆதரவாக மாற்றியமைக்கப்படலாம். PAQ இன் பழமையான பதிப்புகள் தவிர மற்ற அனைத்தும் தகவமைப்பு எடையைப் பயன்படுத்துகின்றன. பெரும்பாலான சூழல் கலவை அமுக்கிகள் ஒரு நேரத்தில் ஒரு பிட் உள்ளீட்டைக் கணிக்கின்றன. வெளியீட்டு நிகழ்தகவு என்பது அடுத்த பிட் 1 ஆக இருக்கும் நிகழ்தகவு ஆகும். நேரியல் கலவை பை (1) = n1i/ni என்ற கணிப்புகளின் தொகுப்பு நமக்கு வழங்கப்படுகிறது, இதில் நி = n0i + n1i, மற்றும் n0i மற்றும் n1i ஆகியவை i 'th மாதிரியில் முறையே 0 மற்றும் 1 பிட்களின் எண்ணிக்கையாகும். சாத்தியக்கூறுகள் 0 மற்றும் 1 எண்ணிக்கைகளின் எடை கூட்டல் மூலம் கணக்கிடப்படுகின்றனஃ S0 = σi vi n0i S1 = σi vi n1i S = S0 + S1 P (0) = S0/SP (1) = S1/S எடைகள் ஆரம்பத்தில் சமமாக இருக்கும் மற்றும் எப்போதும் 1 ஆக இருக்கும். ஆரம்ப நிபந்தனைகளின் கீழ், ஒவ்வொரு மாதிரியும் சான்றுகளின் விகிதத்தில் எடைபோடப்படுகிறது. மேலும் துல்லியமான மாடல்களுக்கு சாதகமாக எடைகள் சரிசெய்யப்படுகின்றன. கணிக்கப்பட்ட உண்மையான பிட் y (0 அல்லது 1) என்று நமக்கு வழங்கப்பட்டுள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். பின்னர் எடை சரிசெய்தல் பின்வருமாறுஃ ni = n0i + n1i பிழை = y-P (1) wi → wi + [(S n1i-S1 ni)/(S0 S1)] பிழை சுருக்கத்தை ni ஐ பிணைப்பதன் மூலம் மேம்படுத்தலாம், இதனால் மாதிரி எடை சிறப்பாக சமநிலையில் இருக்கும். PAQ6 இல், பிட் எண்ணிக்கைகளில் ஒன்று அதிகரிக்கப்படும் போதெல்லாம், 2 ஐத் தாண்டிய மற்ற எண்ணிக்கையின் பகுதி பாதியாகக் குறைக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 000000001 வரிசைக்குப் பிறகு, எண்ணிக்கைகள் (n0, n1) = (8,0) முதல் (5,1) வரை செல்லும். லாஜிஸ்டிக் மிக்ஸிங் பை (1) என்பது அடுத்த பிட் 1 ஆக இருக்கும் என்று i 'th மாதிரியின் கணிப்பாக இருக்கட்டும். பின்னர் இறுதி முன்கணிப்பு P (1) கணக்கிடப்படுகிறதுஃ xi = நீட்சி (Pi (1)) P (1) = ஸ்குவாஷ் (σi wi xi) இதில் P (1) என்பது அடுத்த பிட் a1 ஆக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு, Pi (1) என்பது i 'th மாதிரியால் மதிப்பிடப்பட்ட நிகழ்தகவு, மற்றும் நீட்சி (x) = ln (x/(1-x)) ஸ்குவாஷ் (x) = 1/(1 + e−x) (நீட்சியின் தலைகீழ்). ஒவ்வொரு கணிப்பிற்கும் பிறகு, குறியீட்டு செலவைக் குறைக்க எடைகளை சரிசெய்வதன் மூலம் மாதிரி புதுப்பிக்கப்படுகிறது. இங்கு η என்பது கற்றல் விகிதம் (பொதுவாக 0.002 முதல் 0.01 வரை), y என்பது கணிக்கப்பட்ட பிட், மற்றும் (y-P (1)) என்பது கணிப்பு பிழை. சூழல் கலவை அமுக்கிகளின் பட்டியல் கீழே உள்ள அனைத்து பதிப்புகளும் வேறுவிதமாகக் குறிப்பிடப்படாவிட்டால் தளவாட கலவையைப் பயன்படுத்துகின்றன. அனைத்து PAQ பதிப்புகள் (மாட் மஹோனி, செர்ஜ் ஓஸ்னாக், அலெக்சாண்டர் ரட்டுஷ்ன்யாக், பிரெஸ்மிஸ்லா ஸ்கிபின்ஸ்கி, ஜான் ஒன்ட்ரஸ் மற்றும் பலர்). PAQAR மற்றும் PAQ7 க்கு முந்தைய பதிப்புகள் நேரியல் கலவையைப் பயன்படுத்தின. பிற்கால பதிப்புகள் தளவாட கலவையைப் பயன்படுத்தின. அனைத்து LPAQ பதிப்புகள் (மாட் மஹோனி, அலெக்சாண்டர் ரதுஷ்ன்யாக்). ZPAQ (மாட் மஹோனி). வின்ஆர்கே 3.0.3 (மால்கம் டெய்லர்) அதிகபட்ச சுருக்க பி. டபிள்யூ. சி. எம் பயன்முறையில். பதிப்பு 3.0.2 நேரியல் கலவையை அடிப்படையாகக் கொண்டது. நானோ ஜிப் (சாமி ரன்ஸாக்கள்) அதிகபட்ச சுருக்க முறையில் (விருப்பம்-சிசி). xwrt 3.2 (ப்ரிசெமிஸ்லா ஸ்கிபின்ஸ்கி) அதிகபட்ச சுருக்க முறையில் (விருப்பங்கள்-i10 முதல்-i14 வரை) ஒரு அகராதி குறியாக்கியின் பின் முனையாக. சிஎம்எம் 1 முதல் சிஎம்எம் 4, எம் 1, மற்றும் எம் 1 எக்ஸ் 2 (கிறிஸ்டோபர் மேட்டர்ன்) ஆகியவை அதிக வேகத்திற்கு ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான சூழல்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. M1 மற்றும் M1X2 ஒரு தனித்தனி உகப்பாக்கம் பாஸில் இரண்டு பிட் மறைக்கப்பட்ட சூழல்களைத் தேர்ந்தெடுக்க ஒரு மரபணு வழிமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. சிசிஎம் (கிறிஸ்டியன் மார்ட்லாக்). பிட் (உஸ்மான் துரான்). பருக்கள், பருக்கள்2, டிசி மற்றும் பிஎக்ஸ் (இலியா முரவீவ்). என். சி (செர்ஜ் ஓஸ்னாக்) பிபிஎம் மற்றும் (நேரியல்) சூழல் கலவையின் அடிப்படையில் பல முறைகளை முயற்சித்து சிறந்த ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கிறார். FPAQ2 (நானியா பிரான்செஸ்கோ அன்டோனியோ) அதிக வேகத்திற்கு நிலையான எடை சராசரியைப் பயன்படுத்துகிறது. சிமிக்ஸ் (பைரன் நோல்) பல மாதிரிகளை கலக்கிறது, மேலும் தற்போது பெரிய உரை சுருக்க அளவுகோலிலும், சைல்சியா கார்பஸிலும் முதலிடத்தில் உள்ளது, மேலும் அதிக நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துவதால் தகுதி பெறாவிட்டாலும் ஹட்டர் பரிசின் வென்ற நுழைவை முறியடித்துள்ளது. குறிப்புகள் தரவு சுருக்கம்