發(fā)布時間：2017-06-30 04:14

  本文關鍵詞：在線學習算法綜述，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術的迅猛發(fā)展,尤其是互聯網行業(yè)的廣泛應用,越來越多的領域出現了對海量、高速到達的數據實時處理需求。如何從浩瀚的"數據海洋"中挖掘有用的知識變得尤為重要。傳統(tǒng)批處理模式的機器學習算法在面臨大數據時變得力不從心,而在線學習通過流式計算框架,在內存中直接對數據實時運算,為大數據的學習提供了有力的工具,這類在線學習框架有望應對大數據背景下機器學習任務面臨的困境與挑戰(zhàn)。本文總結了經典和目前主流的在線學習算法,主要包括:(1)在線線性學習算法;(2)基于核的在線學習算法;(3)其他經典的在線學習算法;(4)在線學習算法的優(yōu)化理論。本文介紹在線學習與深度學習結合方法的研究現狀,探討在線學習算法研究中的關鍵問題與應用場景,最后展望了在線學習下一步的研究方向。
【作者單位】： 解放軍理工大學指揮信息系統(tǒng)學院;
【關鍵詞】： 在線學習 核 優(yōu)化理論 概念漂移 深度學習
【基金】：國家自然科學基金(61473149)資助項目
【分類號】：TP181
【正文快照】： 引言隨著自媒體、物聯網和云計算等新興技術的快速發(fā)展,產生了類別繁多、形態(tài)各異的海量數據,各類應用正全面進入大數據時代[1,2]。例如,全球存在的監(jiān)控攝像頭達到1億個,每天產生的監(jiān)控視頻達到2.3ZByte;電商淘寶每分鐘產生的訂單量達到8 300多個。各個行業(yè)產生的業(yè)務數據大多

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本文編號：500556