Rigardu la malsupran trairejon kaj poste respondu la demandon poste en la sama lingvo kiel la trairejo:  Trairejo: La tipa efektivigo de la LDA-tekniko postulas, ke ĉiuj specimenoj estu haveblaj anticipe. Tamen, ekzistas situacioj kie la tuta datenserio ne estas havebla kaj la enirdatoj estas observitaj kiel fluo. En tiu kazo, estas dezirinde ke la LDA-trajto ekstraktado havu la kapablon ĝisdatigi la kalkulitajn LDA-trajtojn observante la novajn provaĵojn sen prizorgado de la algoritmo sur la tuta datenserio. Ekzemple, en multaj realtempaj aplikoj kiel ekzemple movebla robotiko aŭ reta vizaĝrekono, estas grave ĝisdatigi la eltiritajn LDA-trajtojn tuj kiam novaj observaĵoj estas haveblaj. Tekniko de ekstraktado de LDA-trajtoj, kiu povas ĝisdatigi la LDA-trajtojn simple observante novajn specimenojn, estas kroma LDA-algoritmo, kaj ĉi tiu ideo estis vaste studita dum la lastaj du jardekoj. Chatterjee kaj Roychowdhury proponis inkrementan mem-organizan LDA-algoritmon por ĝisdatigi la LDA-trajtojn. En alia laboro, Demir kaj Ozmehmet proponis retajn lokajn lernadajn algoritmojn por ĝisdatigi LDA-trajtojn iom post iom uzante erar-korektadon kaj la hebbajn lernadajn regulojn. Poste, Aliyari et al. derivis rapidajn aldonajn algoritmojn por ĝisdatigi la LDA-trajtojn observante la novajn specimenojn.  Demando: Kion oni povas fari sen devi funkciigi algoritmon sur la tuta datumaro?
LDA-trajto ekstraktado por havi la kapablon ĝisdatigi la kalkulitajn LDA-trajtojn observante la novajn provaĵojn