LDA 特性提取需要提前提供所有樣本.然而,有時整個數據組並無可用,輸入數據會被觀察成一個流.在這種情況下,LDA 特性提取有能力通過觀察全數數據組的新樣本來更新計算的 LDA 特性.例如,在許多實時應用程式中,如行動機器人或線上人臉識別,重要的是要在有新觀察之後即可更新提取的 LDA 特性.一個可以透過簡單觀察新樣本來更新 LDA 特性的 LDA 特性提取技術是漸進式 LDA 算法,而這個想法已經在過去二十年內得到了廣泛的研究.Roy Chattermehme和Demir Demmerjee 提出一個自我組織的 LDA 特性提取算法以觀察全數據組的新樣本來更新所計算的 LDA 特性.後來,用 LDA 算法進行快速學習,可以通過使用 LDA 算法來提取並更新全數據組的新特點.問題:在線上觀察的
通過觀察新嘅樣本,可以更新已計算嘅 LDA 特性