Имя (желательно полное):

E-Mail:

URL:

Город:

Страна:

Вежливый и подробный комментарий:
(Форматируйте его, пожалуйста, как почту - короткими строками
Еnter в конце строки, пустая строка между параграфами).
> > > > > Вопрос. > > > > > Что такое SME ? > > > > Ну, по аналогии с SEE -- вторичная оценка частоты символа. > > > Ага. Продолжаем разговор :-) > > > А что тогда означает 'M' ? > > > SyMbol? > > По-моему, это сокращение впервые предложил Шкарин, если я ничего не путаю > Известный шифровальщик :-) > Предлагаю остановиться на > secondary symbol estimation. > Таперича, когда мы произвели > лингвистическое согласование, > вернемся к сути вопроса: > >SME, кстати, палка о двух концах. Пока > > что SME однозначно рулит только если > > 2 предыдущих символа были либо Recent > > в немаскированных контекстах, либо им > > были присвоены "достаточно" высокие > > вероятности. На сильно нестационарных > "Присвоены" или они реально раньше > часто встречались в своем контексте? > > источниках, в духе .bsp от Quake1 > > такой подход пока уступает смеси > > моделей, принятых в Enc 0.09 > Мне бы хотелось для полноты понимания > увидеть результаты экспериментов > на каком-нибудь стандартном наборе > типа canterbury. > [адаптация] > > > У меня статистически значимый > > > эффект давал простой учет числа > > > неудач для последних n обработанных > читать "изменение числа неудач" > > > элементов. n, скажем, равно 64. > > > Но существенного выигрыша от этого > > > не наблюдал. > > Тогда скорее нужно смотреть на то, собираются или нет удачные\неудачные предсказания в блоки. Или же смотреть, насколько изменилась оценка за последние ~64 символа. > ну, градиент, короче. > > Вот ведь беда -- опять магические константы скорости адаптации адаптации всплывают :) > Типа постоянная Планка -- это не > магическая константа? :-))) > Если зрить в корень фундамента > науки, то именно магия там и лежит ;-)

Пожалуйста, заполните все поля.
И не нажимайте по два раза на кнопку! Дождитесь ответа сервера.