Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Optimality of the Oja's Algorithm for Online PCA

論文の概要: On the Optimality of the Oja's Algorithm for Online PCA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00512v1
Date: Wed, 31 Mar 2021 15:02:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-02 13:21:49.760864
Title: On the Optimality of the Oja's Algorithm for Online PCA
Title（参考訳）: オンラインPCAにおけるOjaアルゴリズムの最適性について
Authors: Xin Liang
Abstract要約: 高い確率で、任意の部分ガウス分布の主成分部分空間を近似するために、効率的でギャップのないグローバル収束率を実行することが証明されている。収束率、すなわち近似の上界は、オフライン/古典的PCAによって得られる近似の下限を定数係数に正確に一致することを示すのはこれが初めてである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3934770330948278
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we analyze the behavior of the Oja's algorithm for online/streaming principal component subspace estimation. It is proved that with high probability it performs an efficient, gap-free, global convergence rate to approximate an principal component subspace for any sub-Gaussian distribution. Moreover, it is the first time to show that the convergence rate, namely the upper bound of the approximation, exactly matches the lower bound of an approximation obtained by the offline/classical PCA up to a constant factor.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン/ストリーミング主成分部分空間推定におけるojaアルゴリズムの挙動を解析する。高い確率で、ガウス分布の主成分部分空間を近似するために、効率よく、ギャップフリーで大域収束速度を実行することが証明された。さらに、収束率、すなわち近似の上界は、オフライン/古典的PCAによって得られる近似の下限を定数係数に正確に一致することを示すのはこれが初めてである。

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