在线学习算法综述

发布时间：2017-06-30 04:14

  本文关键词：在线学习算法综述，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的迅猛发展,尤其是互联网行业的广泛应用,越来越多的领域出现了对海量、高速到达的数据实时处理需求。如何从浩瀚的"数据海洋"中挖掘有用的知识变得尤为重要。传统批处理模式的机器学习算法在面临大数据时变得力不从心,而在线学习通过流式计算框架,在内存中直接对数据实时运算,为大数据的学习提供了有力的工具,这类在线学习框架有望应对大数据背景下机器学习任务面临的困境与挑战。本文总结了经典和目前主流的在线学习算法,主要包括:(1)在线线性学习算法;(2)基于核的在线学习算法;(3)其他经典的在线学习算法;(4)在线学习算法的优化理论。本文介绍在线学习与深度学习结合方法的研究现状,探讨在线学习算法研究中的关键问题与应用场景,最后展望了在线学习下一步的研究方向。
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【关键词】： 在线学习 核 优化理论 概念漂移 深度学习
【基金】：国家自然科学基金(61473149)资助项目
【分类号】：TP181
【正文快照】： 引言随着自媒体、物联网和云计算等新兴技术的快速发展,产生了类别繁多、形态各异的海量数据,各类应用正全面进入大数据时代[1,2]。例如,全球存在的监控摄像头达到1亿个,每天产生的监控视频达到2.3ZByte;电商淘宝每分钟产生的订单量达到8 300多个。各个行业产生的业务数据大多

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本文编号：500556