Detta arbete presenterar GROUSE (Grassmanian Rank-One Update Subspace Estimation), en effektiv online algoritm för att spåra subrymder från mycket ofullständiga observationer. GROUSE kräver endast grundläggande linjära algebraiska manipulationer vid varje iteration, och varje uppdatering av subrymden kan utföras i linjär tid i subrymdens dimension. Algoritmen härleds genom att analysera inkrementell lutning nedstigning på Grassmannian grenrör av subrymder. Med en liten modifiering, kan GROUSE också användas som en online inkrementell algoritm för matriskomplettering problem att imputera saknade poster i en låg rank matris. GROUSE presterar exceptionellt bra i praktiken både när det gäller att spåra subrymder och som en online-algoritm för matriskomplettering.
Den GROUSE metod som föreslås i REF använde inkrementell lutning nedstigning på Grassmannian gren av subrymder för att lära sig en låg rang factorization från ofullständiga data på nätet.
Online identification and tracking of subspaces from highly incomplete information
{'venue': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2010 48th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}