다중 에이전트 상호 작용을 사용한 주성분 결정

다중 에이전트 상호 작용을 사용하여 데이터 세트의 주성분을 결정하기 위한 방법, 시스템 및 장치는 컴퓨터 저장 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 방법 중 하나는 복수의 주성분에 대한 초기 추정치를 획득하는 단계; 및 각각의 특정 주성분에 대해, 동작들을 반복적으로 수행함으로써 주성분에 대한 최종 추정치를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 동작들은 주성분의 현재 추정치를 사용하여 보상 추정치를 생성하는 단계와, 상기 보상 추정치는 주성분의 현재 추정치가 데이터 세트에서 더 많은 분산을 캡처하는 경우 더 크고; 주성분의 각 부모 주성분에 대해, 처벌 추정치를 생성하는 단계와, 상기 처벌 추정치는 주성분의 현재 추정치와 부모 주성분의 현재 추정치가 직교하지 않는 경우 더 크고; 그리고 보상 추정치와 처벌 추정치 사이의 차이에 따라 주성분의 현재 추정치를 업데이트하는 단계를 포함한다. 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.