Den beräkningsmässiga flaskhalsen i att tillämpa online-inlärning till massiva datamängder är vanligtvis projektionssteget. Vi presenterar effektiva online-lärande algoritmer som eschew projektioner till förmån för mycket effektivare linjära optimering steg med hjälp av Frank-Wolfe-tekniken. Vi får en rad ångergränser för online konvex optimering, med bättre gränser för specifika fall som stokastisk online smidig konvex optimering. Förutom den beräkningsmässiga fördelen, andra önskvärda funktioner i våra algoritmer är att de är parameterfria i det stokastiska fallet och producerar glesa beslut. Vi tillämpar våra algoritmer för beräkningsintensiva tillämpningar av samarbetsfiltrering och visar att de teoretiska förbättringarna är tydligt synliga på standarddatauppsättningar.
Den online varianten av Frank-Wolfe algoritmen som gäller för allmän online-konvex optimering gavs i REF.
Projection-free Online Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}