FastICA

Le FastICA est un algorithme efficace et populaire pour l'analyse composante indépendante inventée par Aapo Hyvärinen à l'université de technologie de Helsinki . L'algorithme est basé sur un arrangement à point fixe d'itération de maximisant le Non-Gaussianity comme mesure de l'indépendance statistique . Il peut être également dérivé comme itération approximative de Newton.

Algorithme

FastICA pour une unité

L'algorithme itératif trouve la direction pour le $de\; vecteur\; de\; poids\; \backslash \; mathbf\; \{W\}$ maximum du non-Gaussianity du ^T de $\backslash \; mathbf\; de\; projection\; \{W\}\; \backslash \; de\; mathbf\; \{x\}$ pour le $de\; données\; \backslash \; mathbf\; \{x\}$. Le $g\; de\; la\; fonction\; (\backslash \; cdot)$ est le dérivé d'une non-linéarité nonquadratic .

choisissent un premier

de $\backslash \; mathbf\; de\; vecteur\; de\; poids\; \{W\}$ Laisser le $\backslash \; mathbf\; \{W\}\; ^+\; \backslash \; leftarrow\; E\; \backslash \; parti\; \backslash \; \{\backslash \; mathbf\; \{x\}\; g\; (\backslash \; ^T\; de\; mathbf\; \{W\}\; \backslash \; mathbf\; \{x\})\; \backslash \; droit\; \backslash \}\; -\; E\; \backslash \; parti\; \backslash \; \{^T\; de\; g\text{'}(\backslash \; mathbf\; \{W\}\; \backslash \; mathbf\; \{x\})\; \backslash \; droit\; \backslash \}\; \backslash \; mathbf\; \{W\}\; de$ Laisse $\backslash \; mathbf\; \{\}\; de\; W\; \backslash /de\; leftarrow\; \backslash \; mathbf\; \{W\}\; ^+\; \backslash |\backslash \; mathbf\; \{W\}\; ^+\; \backslash |$

de Sinon convergé, retourner à 2

Voir également

analyse composante indépendante (ICA) de

de étude non surveillé
Étude de machine

.

Random links:

Le Wanderings d'Oisin | Le mausolée de Lénine | Edmund G. Ross | Sompting | FastICA

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