Algorithm PAQ压缩

我一直在努力完全理解PAQ算法。维基百科似乎已经够复杂的了。尽管我目前正在学习神经网络和人工智能课程，但有些术语和断言很难理解，尤其是算法部分

我可以找到，但里面充满了PAQ的版本和各自的基准

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有人能推荐一个好的页面（文本、视频、音频，任何东西都可以！）提供清晰的解释。

上下文混合和部分预测匹配的一个简单解释是，当您使用特定模型提供压缩时。例如，某些字母的概率比其他字母高，这也与其他语言共享。不同的模型会使熵压缩更好一些。paq压缩使用此选项选择最佳可用模型和压缩。当您在理解算术压缩方面遇到问题时，请查找范围压缩，基本上相同，但更容易理解：。

检查这是否有帮助：这是维基百科页面上的参考文章之一。