DETERMINING PRINCIPAL COMPONENTS USING MULTI-AGENT INTERACTION

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for determining principal components of a data set using multi- agent interactions. One of the methods includes obtaining initial estimates for a plurality of principal components of a data set; and gener...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: MCWILLIAMS, BRIAN, GEMP, IAN MICHAEL
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for determining principal components of a data set using multi- agent interactions. One of the methods includes obtaining initial estimates for a plurality of principal components of a data set; and generating a final estimate for each principal component by repeatedly performing operations comprising: generating a reward estimate using the current estimate of the principal component, wherein the reward estimate is larger if the current estimate of the principal component captures more variance in the data set; generating, for each parent principal component of the principal component, a punishment estimate, wherein the punishment estimate is larger if the current estimate of the principal component and the current estimate of the parent principal component are not orthogonal; and updating the current estimate of the principal component according to a difference between the reward estimate and the punishment estimates. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil, comprenant des programmes informatiques codés sur des supports de stockage informatiques, permettant de déterminer des composants principaux d'un ensemble de données à l'aide d'interactions multi-agents. L'un des procédés consiste à obtenir des estimations initiales pour une pluralité de composants principaux d'un ensemble de données ; et à générer une estimation finale pour chaque composant principal en effectuant de manière répétée des opérations consistant : à générer une estimation de récompense à l'aide de l'estimation actuelle du composant principal, l'estimation de récompense étant plus importante si l'estimation actuelle du composant principal capture davantage de variances dans l'ensemble de données ; à générer, pour chaque composant principal parent du composant principal, une estimation de punition, l'estimation de punition étant plus importante si l'estimation actuelle du composant principal et l'estimation actuelle du composant principal parent ne sont pas orthogonales ; et à mettre à jour l'estimation actuelle du composant principal en fonction d'une différence entre l'estimation de récompense et les estimations de punition.