An Implicit Form of Krasulina's k-PCA Update without the Orthonormality Constraint

We shed new insights on the two commonly used updates for the online $k$-PCA problem, namely, Krasulina's and Oja's updates. We show that Krasulina's update corresponds to a projected gradient descent step on the Stiefel manifold of the orthonormal $k$-frames, while Oja's update...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Hauptverfasser:	Amid, Ehsan, Warmuth, Manfred K
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Computer Science - Learning Statistics - Machine Learning
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