Багатокроковий метод навчання адаліни за наявністю стаціонарних корельованих завад

Abstract

Розглянуто задачу побудови рекурентної форми багатокрокового алгоритму навчання АДАЛІНИ при наявності стаціонарних корельованих завад. Процес навчання АДАЛІНИ можна значно прискорити, якщо застосувати багатокроковий алгоритм, який використовує обмежене число вимірів, тобто має обмежену пам’ять, та побудований на базі алгоритму поточного регресійного аналізу. Розглянуто задачу побудови рекурентної форми алгоритму поточного регресійного аналізу, що дозволяє здійснювати оцінювання невідомих параметрів при наявності стаціонарних корельованих завад. Отримано основні співвідношення, які описують процеси накопичення нової і скидання застарілої інформації. Показано, що алгоритми, які розглядаються, використовують перетворення випадкового вектора з корельованими складовими в випадковий вектор з некорельованими складовими.