Verweist op déi folgend Passage an äntwert duerno op d'Fro an der selwechter Sprooch wéi d'Passage:  Passage: Déi typesch Ëmsetzung vun der LDA-Technik erfuerdert datt all d'Prouwen am Viraus verfügbar sinn. Allerdéngs ginn et Situatiounen, wou de ganze Datensatz net verfügbar ass an d'Inputdaten als Stroum observéiert ginn. An dësem Fall ass et wënschenswäert datt d'LDA Feature Extraktioun d'Fäegkeet huet déi berechent LDA Features ze aktualiséieren andeems se déi nei Proben observéieren ouni den Algorithmus op de ganze Datensatz ze lafen. Zum Beispill, a ville Echtzäit Uwendungen wéi mobil Robotik oder On-Line Gesiichtererkennung, ass et wichteg d'extrahierte LDA Features ze aktualiséieren soubal nei Observatioune verfügbar sinn. Eng LDA Feature Extraktiounstechnik déi d'LDA Features aktualiséiere kann andeems einfach nei Proben observéiert ginn ass en inkrementellen LDA Algorithmus, an dës Iddi gouf extensiv an de leschten zwee Joerzéngte studéiert. Chatterjee an Roychowdhury proposéiert eng incremental selwer-organiséiert LDA Algorithmus fir d'LDA Fonctiounen ze aktualiséieren. An enger anerer Aarbecht hunn den Demir an den Ozmehmet online lokal Léier-Algorithmen virgeschloen fir LDA-Features ze aktualiséieren andeems se d'Fehler-Korrektur an d'Hebbian Léierreegele benotzen. Méi spéit hunn d'Aliyari et al. séier Inkremental Algorithmen ofgeleet fir d'LDA Features ze aktualiséieren andeems se déi nei Proben observéieren.  Fro: Wat kann gemaach ginn ouni en Algorithmus op de ganze Datensatz ze lafen?
LDA Feature Extraktioun fir d'Fäegkeet ze hunn déi berechent LDA Features ze aktualiséieren andeems se déi nei Proben observéieren