在下面的段落中,然后以相同的语言回答问题:段落:LDA技术的典型实现要求提前提供所有样本.然而,在某些情况下,整个数据集不可用,输入数据被观察为流.在这种情况下,LDA特征提取有能力通过观察全数据集的新样本来更新计算的LDA特征.例如,在许多实时应用中,如移动机器人或在线面部识别,重要的是尽快更新提取的LDA特征,只要有新的观测.一种可以通过简单地观察新样本来更新LDA特征的LDA特征提取技术是增量LDA算法,这一想法在过去二十年中得到了广泛的研究. 查特和罗伊·德梅特提出了自组织的LDA算法,以快速更新LDA特征和在线学习算法. 后来,Ozil和Ozil提出了LDA算法,以快速更新LDA特征和在线学习算法. 问题:在使用LDA特征和在线学习的过程中,可以通过
通过观察新样本来更新计算的LDA特征