Stochastic Optimization of PCA with Capped MSG

从这里回溯到此文章，这篇文章得作者是之前那篇文章的第三作者，里头提到的算法也及其相似，所以算是前者的基础吧。

Problem

这篇文章同样是关于PCA（在线或者说随机），试图寻找一个合适的维的子空间去压缩数据。
普通的PCA，是下面的这种形式：

在这里插入图片描述

但是因为这是一个非凸的问题，所以并不容易求解（特征分解然后去前k个主向量忽略，因为这时在线的或者说随机的）。
论文将这个问题进行了第一步放缩：

在这里插入图片描述

但是

这个条件依然不是凸的。
第二次放缩：

在这里插入图片描述

这一次问题和条件都是凸的了，所以这就是一个凸优化问题了。不过，作者刻意提及（3.1）的原因是，可以证明，(3.2)的最优解可以分解为（3.1）的解的凸线性组合[Warmuth, Kuzmin 2008]。

Matrix Stochastic Gradient

每一次迭代，都将进行下面的步骤：

在这里插入图片描述

算法(MSG)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

步骤二和步骤四会在下面讲到，问题是步骤三上，我不明白为什么需要取个平均值，我感觉直接取最后一个矩阵M就可以了。

步骤二（单次迭代）

算法

在这里插入图片描述

每一次迭代，都会先对

进行特征分解，但是并不是直接分解，而是使用了一个技巧，姑且称之为单步SVD，这个分解方法会利用之前

的

的结果。

单步SVD

为了方便，我们令且:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

上面的算法就是先进行了单步SVD，然后再进行。为什么要进行这个呢，因为新的并不满足（3.2）的的条件，所以通过，映射到一个新的矩阵。
这个矩阵是唯一的，且满足下面的性质:

1. 迹为k，同时矩阵的特征向量和原来一样

2. 最大特征值不会超过1
   唯一性由下面这个引理给出

   
   
   

   在这里插入图片描述
   
   
   

   在这里插入图片描述

算法

在这里插入图片描述

这个算法看起来复杂，但目的很单纯。

注意上面的个奇异值(从小到大排列)，每个对应一个代表其个数。
满足（i=0,1或者j=m+2为特殊情况）:

根据上面算法的式子算的，且可验证，这样的S是一定存在的。
则，进行下面操作:
小于的奇异值截为0，大于等于的奇异值截为1，
其余的保持为

就这么经过步的岁月，来到了生命的尽头，站在悬崖上，朝远处眺望，夕阳、红霞分外美丽：
“啊！我的迹是,可我的秩呢？”说罢，老泪纵横。
没错，辛苦了这么久，我们得到（3.2）的解，接下来，就需要使得迹为的的秩变为，这个问题，在之前的论文也提到了，当时不清楚，现在，其实也不怎么清楚，但好歹有个了解，不过我保证我讲不清楚，如果真的想知道，还是看论文吧——这是一种分解方法。

来到：Here
Randomized Online PCA Algorithms with Regret Bounds that are Logarithmic in the Dimension
由Manfred K. Warmuth 和 Dima Kuzmi在08年发表的文章。

这篇论文挑个时间再好好看看吧，先把其中一部分在这里讲一下，但可能不对。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里就只摆上三个算法吧。大概是这个意思，有个概率向量,每个分量表示舍弃该主成分的概率，但我们都知道，舍弃了一部分，就会产生误差，就表示这个损失，每个分量表示舍弃该成分的一个损失（貌似单位化了）。
每次都会更新，根据损失。
论文稍微改进了一下，就是将分解为，每个都有个非零项，这样，算法3就是先根据采样到一个分解项，中的非零项，表示对应成分是要被舍弃的，根据损失，对进行更新，循环往复。
当然这个算法如何应用到矩阵的选择上，根据后面的描述，应该是利用SVD，然后将其中的对角序列，看成进行选择，不过具体的还没怎么看，到时候再说吧。