Online problemet med att datorisera den bästa eigenvector är grundläggande för maskininlärning. I både kontrariska och stokastiska inställningar, tidigare resultat (såsom matris multiplicativ vikt uppdatering, följa den regulariserade ledaren, följa den komprimerade ledaren, block makt metod ) antingen uppnå optimal ånger men köra långsamt, eller köra snabbt på bekostnad av att förlora en ε d faktor i total ånger där d är matrisdimensionen. Vi föreslår en uppföljningsinriktad ram (FTCL) som uppnår optimal ånger utan att offra körtiden. Vår idé är att "komprimera" matrisstrategin till dimension 3 i den kontradiktoriska inställningen, eller dimension 1 i den stokastiska inställningen. Dessa löser två öppna frågor om utformningen av optimala och effektiva algoritmer för online eigenvector problem.
Den senaste tidens resultat följer den komprimerade ledaren (FTCL) ger en strategi som både beklagar nära optimal och effektivt beräkningsbar REF.
Follow the Compressed Leader: Faster Online Learning of Eigenvectors and Faster MMWU
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}