下の段落を参照し,その後の質問に,段落と同じ言語で答えます.  通過:LDA技術の典型的な実装は,すべてのサンプルが事前に利用可能であることを要求します. しかし,すべてのデータセットが利用できない状況があり,入力データはストリームとして観察されます. この場合,LDAの特徴抽出は,データセット全体でアルゴリズムを実行せずに,新しいサンプルを観察することによって,計算されたLDAの特徴を更新する能力を持つことが望ましい. 例えば,モバイルロボティクスやオンライン顔認識などの多くのリアルタイムアプリケーションでは,新しい観測が利用可能になるとすぐに抽出したLDA機能を更新することが重要です. 新しいサンプルを単に観察することで LDA 特徴を更新できる LDA 特徴抽出技術は,インクリメンタル LDA アルゴリズムであり,このアイデアは過去20年にわたって広範に研究されています. チャタージーとロイチョウドリーは,LDA機能を更新するためのインクリメンタル自己組織化されたLDAアルゴリズムを提案した. 他の研究では,デミールとオズメフメットは,エラー修正とヘッビアン学習ルールを用いてLDA機能を漸進的に更新するためのオンラインローカル学習アルゴリズムを提案した. その後,Aliyari et al.は新しいサンプルを観察することによってLDA機能を更新するための高速インクリメントアルゴリズムを導出しました.  質問:データセット全体に アルゴリズムを動かすことなく 何ができるでしょう?
新しいサンプルを観察することによって計算されたLDA特性を更新する能力を有するLDA特性の抽出