跳过上下文树切换

马克·贝勒马尔、乔尔·维内斯、埃里克·塔尔维蒂
第31届机器学习国际会议论文集，PMLR 32（2）:1458-14662014年。

摘要

上下文树加权（CTW）是一种强大的概率序列预测技术，它能有效地对有界深度的所有预测后缀树进行贝叶斯模型平均。在本文中，我们展示了如何将此技术推广到K-skip预测后缀树类。与常规预测后缀树相反，K-skip预测后缀树可以忽略最多K个连续的上下文部分。当存在无关变量时，这可以显著提高预测准确性，这种情况通常发生在记录对齐的数据和图像中。我们对我们的方法进行了基于回归的分析，并在卡尔加里语料库和一组Atari 2600屏幕预测任务上进行了实证评估。

引用本文

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尾注
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里斯
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Bellemare，M.、Veness，J.和Talvitie，E.（2014）。跳过上下文树切换。第31届机器学习国际会议论文集，英寸机器学习研究进展32（2）:1458-1466网址：https://proceedings.mlr.press/v32/bellemare14.html。

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