Abstract-Ett ökande antal verkliga applikationer är förknippade med strömmande data som hämtas från drivande och icke-stationära distributioner som förändras över tid. Dessa applikationer kräver nya algoritmer som kan lära sig och anpassa sig till sådana förändringar, även kallade konceptdrift. Korrekt karakterisering av sådana data med befintliga metoder kräver vanligtvis betydande mängder märkta instanser, som kan vara svåra, dyra, eller till och med opraktiska att få. I detta papper introducerar vi komprimerad objektprovextraktion (COMPOSE), en beräkningsgeometribaserad ram för att lära av icke-stationära strömmande data, där etiketter är otillgängliga (eller presenteras mycket sporadiskt) efter initiering. Vi introducerar algoritmen i detalj, och diskuterar dess resultat och prestationer på flera syntetiska och verkliga datamängder, som visar algoritmens förmåga att lära sig under flera olika scenarier i inledningsvis märkta strömmande miljöer. När det gäller noggrant utformade syntetiska datamängder jämför vi COPOSE:s prestanda mot den optimala Bayes-klassificeringen, liksom den godtyckliga subpopulations tracker-algoritmen, som behandlar en liknande miljö som kallas extrem verifieringslatens. Dessutom visar vi, med hjälp av den verkliga National Oceanic och Atmosfäric Administration väderdata, att COMPOSE är konkurrenskraftig även med en väletablerad och fullt övervakad icke-stationär inlärningsalgoritm som tar emot märkta data i varje sats. Index Terms-Alpha form, koncept drift, icke-stationär miljö, semiövervakad lärande (SSL), verifiering latency.
REF introducerar en beräkningsgeometribaserad ram för att lära av icke-stationära data, där etiketter inte finns tillgängliga efter initiering.
COMPOSE: A Semisupervised Learning Framework for Initially Labeled Nonstationary Streaming Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}