自適應演算法是根據可用資訊和預定義獎勵機制（或標準）在運行時改變其行為的演算法

自適應演算法是根據可用資訊和預定義獎勵機制（或標準）在運行時改變其行為的演算法。此類資訊可以是最近接收到的資料的故事、關於可用計算資源的資訊、或與操作環境相關的其他運行時獲得的（或提前已知的）資訊。

最常用的自適應演算法之一是 Widlowhoff 的最小均方 (LMS)。它代表了一類用於自適應過濾和機器學習的隨機梯度下降演算法。自適應演算法是根據可用資訊和預定義獎勵機制（或標準）在運行時改變其行為的演算法。此類資訊可以是最近接收到的資料的故事、關於可用計算資源的資訊、或與操作環境相關的其他運行時獲得的（或提前已知的）資訊。

最常用的自適應演算法之一是 Widlowhoff 的最小均方 (LMS)。它代表了一類用於自適應過濾和機器學習的隨機梯度下降演算法。自適應演算法是根據可用資訊和預定義獎勵機制（或標準）在運行時改變其行為的演算法。此類資訊可以是最近接收到的資料的故事、關於可用計算資源的資訊、或與操作環境相關的其他運行時獲得的（或提前已知的）資訊。

最常用的自適應演算法之一是 Widlowhoff 的最小均方 (LMS)。它代表了一類用於自適應過濾和機器學習的隨機梯度下降演算法。資料壓縮和訊號處理中的自適應演算法的一些範例是：

1. Widlowhoff 最小均方 (LMS)
2. 自適應霍夫曼編碼
3. 自適應變換聲學編碼（ATRAC）
4. 自適應排序
5. 恆定誤報率（CFAR）偵測器
6. 自適應座標下降
7. 自適應正交
8.AdaBoost
9.阿達格勒
10.阿達德爾塔迷你光碟燒錄機中使用的自適應變換聲學編碼 (ATRAC) 編解碼器是索尼在 20 世紀 90 年代開發的一種有損音頻壓縮演算法。它是一種自適應編解碼器，這意味著視窗長度（音訊「區塊」的大小）可以根據要壓縮的聲音的性質進行更改，以實現最佳的聲音壓縮策略。