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Online Learning of Eigenvectors, ICML2015 主要な固有値をオンライン学習において求める問題を考える... Online Learning of Eigenvectors, ICML2015 主要な固有値をオンライン学習において求める問題を考える。 この問題では、毎ステップにおいて行列が観測される毎にある単位ベクトルを予測し、それが今まで観測された行列累積値に対する固有値に近づくようにする事を目的とする。 これはオンラインPCAに似ている。 この設定はRegretの枠組みで損失を設定でき、最適値は固有値になる。 従来のRegretバウンドは、毎ステップ固有値問題を解く必要がある、または次元に大きく依存する、の問題があった。 本論では、これら2つの問題を回避出来る手法を提案する。 提案手法はFollow the perturbed leaderアルゴリズムを元にしている。 このアルゴリズムの利用により、従来手法より次元への依存性が低減される。 またデータのスパース性の利用も可能にした。 Faste