Att lära sig en kärnmatris från relativ jämförelse är ett viktigt problem med program inom samarbetsfiltrering, objektsökning och sökning. För att lära sig en kärna över ett stort antal objekt ställs befintliga metoder inför betydande skalbarhetsproblem som hämmar tillämpningen av dessa metoder på inställningar där en kärna lärs in på nätet och i rätt tid. I detta dokument föreslår vi en ny ram som kallas Effektiv online Relativ jämförelse Kernel Learning (ERKLE), för att effektivt lära sig likheten av en stor uppsättning objekt på ett online sätt. Vi lär oss en kärna från relativa jämförelser via stokastisk lutning nedstigning, en frågesvar i taget, genom att dra nytta av de glesa och låga egenskaper i lutningen för att effektivt begränsa kärnan till att ligga i utrymmet för positiva semidefinita matriser. Dessutom härleder vi en passiv-aggressiv online-uppdatering för minimalt tillfredsställande nya relativa jämförelser för att inte störa påverkan av tidigare erhållna jämförelser. Experimentellt visar vi på en avsevärd förbättring av hastigheten samtidigt som vi får förbättrad eller jämförbar noggrannhet jämfört med nuvarande metoder i inlärningsmiljön online.
Till exempel, REF föreslår en online-kärnan lärande metod med stokastisk lutning nedstigning.
Efficient Online Relative Comparison Kernel Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}