Leaky LMS算法:
时间: 2024-05-17 07:10:27 浏览: 257
LMS的算法研究
Leaky LMS算法是一种在线学习算法,用于解决回归问题。它采用基于梯度下降的方法来调整模型参数,并使用一个固定大小的窗口来限制历史数据的影响。
与标准的LMS算法不同,Leaky LMS算法引入了一个称为“遗忘因子”的参数,该参数控制历史数据在模型训练中的权重。具体来说,遗忘因子将历史数据的权重按指数方式衰减,从而使模型更加关注最近的数据。
Leaky LMS算法的一个优点是其对于非平稳性数据有较好的鲁棒性,因为它可以自适应地调整历史数据的权重。此外,它的在线学习特性使得它可以随时接受新数据并对模型进行实时更新。
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