黎曼流形在线协方差估计方法提出
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黎曼流形在线协方差估计方法提出
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AI 综述
Jingrong Guan、Liwei Jiang 和 Sen Na 提出一种面向黎曼流形上平均随机梯度下降（RSGD）的在线协方差估计方法，用于支持在线统计推断。该方法通过向量传输处理不同迭代步骤中不断变化的切空间，并构造重叠式和非重叠式协方差估计器，结合连续批次的信息。 研究称，该方法无需计算黎曼 Hessian，也无需预先设定终止样本量，其收敛速率与欧氏空间中的对应情形相同。研究人员还以 Grassmann 流形上的流式主成分分析展示了该方法的应用。
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最新进展10月28日 12:00
黎曼流形上平均随机梯度下降的在线协方差估计报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine Learning黎曼流形上平均随机梯度下降的在线协方差估计
研究提出面向黎曼流形上平均随机梯度下降（RSGD）的在线协方差估计方法，以支持在线统计推断。估计器通过向量传输处理不同迭代间变化的切空间，无需计算黎曼 Hessian或预设终止样本量，收敛速率与欧氏情形相同，并以 Grassmann 流形上的流式主成分分析展示框架。
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