Адаптивный линейный сумматор

Адаптивные линейные сумматоры (АЛС) (или нерекурсивные адаптивные фильтры^[1]) — алгоритмы и модели, используемые в обработке сигналов и машинном обучении, которые помогают адаптироваться к изменяющимся условиям или данным. Основная идея заключается в том, что АЛС могут изменять свои параметры в зависимости от входных данных, что позволяет им улучшать точность своих прогнозов.

1. Линейная комбинация: АЛС принимает на вход несколько сигналов или признаков и вычисляет их линейную комбинацию с помощью весов.
2. Адаптивность: Веса обновляются на основе алгоритмов обучения, таких как метод градиентного спуска или алгоритм LMS (Least Mean Squares), что позволяет модели адаптироваться к новым данным.
3. Применение: АЛС используется в различных областях, включая обработку аудио и видео сигналов, инженерные приложения, системы управления и прогнозирование.
4. Простота: Модели АЛС относительно просты в реализации и могут быть эффективно обучены с использованием небольшого объема данных.

АЛС часто применяется в системах фильтрации, где требуется быстро реагировать на изменения в сигнале, например, в шумоподавлении или в системах предсказания временных рядов.

Таким образом, адаптивные линейные сумматоры являются важным инструментом в современных технологиях обработки данных и сигналов.

• Уидроу Б.^[англ.], Стирнз С.^[вд]. Глава 2. Адаптивный линейный сумматор // Адаптивная обработка сигналов : Пер. с англ. — М. : Радио и связь, 1989. — С. 22—35. — 440 с. : ил. — 10 000 экз. — ISBN 5-256-00180-9.

В статье имеются утверждения, не подкреплённые источниками. Вы можете улучшить статью, внеся более точные указания на источники, подтверждающие написанное. (10 декабря 2024)