La estructura alterna sobrevive

Con todos los factores fijos menos uno, m es lineal en el que queda, y cada una de estas pérdidas es convexa en m. Una función convexa de una función lineal es convexa, así que cada subproblema sigue siendo convexo: la garantía en la que se apoyaba el estudio a fondo 14.

Lo que se pierde es la forma cerrada. No hay pseudoinversa para una pérdida de Poisson, así que cada subproblema se resuelve numéricamente.

Ni siquiera hace falta alternar: el gradiente de toda una matriz de factores es el desplegado de ∂f/∂M por el producto Khatri–Rao de los demás factores — el mismo desplegado y el mismo producto que usaba ALS —, así que el cuaderno le entrega todos los factores a la vez al L-BFGS-B de scipy. Es más lento: varios cientos de iteraciones en vez de cuarenta barridos de ALS.