Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование
Multidimensional optimization holds a central role in many machine learning problems. When a model quality functional is measured with an almost arbitrary external noise, it makes sense to use randomized optimization techniques. This paper deals with the problem of clustering of a Gaussian mixture model under unknown but bounded disturbances. We introduce a stochastic approximation algorithm with randomly perturbed input (like SPSA) to solve this problem. The proposed method is appropriate for the online learning with streaming data, and it has a high speed of convergence. We study the conditions of the SPSA clustering algorithm applicability and show illustrative examples.
Язык оригинала | Английский |
---|---|
Название основной публикации | 2017 IEEE CONFERENCE ON CONTROL TECHNOLOGY AND APPLICATIONS (CCTA 2017) |
Издатель | IEEE Canada |
Страницы | 1740-1745 |
Число страниц | 6 |
Состояние | Опубликовано - 2017 |
Событие | 1st Annual IEEE Conference on Control Technology and Applications - Hawaii, Соединенные Штаты Америки Продолжительность: 27 авг 2017 → 30 авг 2017 |
конференция | 1st Annual IEEE Conference on Control Technology and Applications |
---|---|
Страна/Tерритория | Соединенные Штаты Америки |
Период | 27/08/17 → 30/08/17 |
ID: 32479432