Рандомизированный алгоритм стохастической аппроксимации в задаче самообучения

Для решения задачи самообучения рассматривается новый алгоритм типа стохастической аппроксимации с возмущением на входе. Алгоритм основывается на использовании пробных возмущений и обладает такими полезными свойствами как состоятельность оценок при почти произвольных помехах и сохранение простоты и работоспособности при росте размерности пространства состояний и увеличении количества классов. В конце статьи работа алгоритма иллюстрируется примером моделирования процесса самообучения на ЭВМ.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. В. Назин