|
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)
Стохастические системы
Алгоритм стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе для оценивания параметров смеси гауссовых распределений без учителя при разреженных параметрах
А. А. Бояровab, О. Н. Граничинab a Санкт-Петербургский государственный университет
b Институт проблем машиноведения РАН, Санкт-Петербург
Аннотация:
Рассматриваются возможности применения алгоритмов стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе в условиях неизвестных, но ограниченных помех при изучении кластеризации данных, порожденных смесью гауссовых распределений. Предлагаемый алгоритм, устойчивый ко внешним возмущениям, позволяет обрабатывать данные “на лету” и обладает высокой скоростью сходимости. Работа алгоритма иллюстрируется примерами его использования для кластеризации в различных сложных условиях.
Ключевые слова:
кластеризация, обучение без учителя, рандомизация, стохастическая аппроксимация, смесь гауссовых распределений.
Поступила в редакцию: 01.06.2017 После доработки: 19.12.2018 Принята к публикации: 07.02.2019
Образец цитирования:
А. А. Бояров, О. Н. Граничин, “Алгоритм стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе для оценивания параметров смеси гауссовых распределений без учителя при разреженных параметрах”, Автомат. и телемех., 2019, № 8, 44–63; Autom. Remote Control, 80:8 (2019), 1403–1418
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15315 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2019/i8/p44
|
|