Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Điện - Điện tử
Independent component analysis P12
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Independent component analysis P12
Hương Nhi
51
24
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
ICA by Nonlinear Decorrelation and Nonlinear PCA This chapter starts by reviewing some of the early research efforts in independent component analysis (ICA), especially the technique based on nonlinear decorrelation, that was successfully used by Jutten, H´ rault, and Ans to solve the first ICA problems. e Today, this work is mainly of historical interest, because there exist several more efficient algorithms for ICA. Nonlinear decorrelation can be seen as an extension of second-order methods such as whitening and principal component analysis (PCA). These methods give components that are uncorrelated linear combinations of input variables, as explained in Chapter 6. We. | Independent Component Analysis. Aapo Hyvarinen Juha Karhunen Erkki Oja Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. ISBNs 0-471-40540-X Hardback 0-471-22131-7 Electronic 12 ICA by Nonlinear Decorrelation and Nonlinear PCA This chapter starts by reviewing some of the early research efforts in independent component analysis ICA especially the technique based on nonlinear decorrelation that was successfully used by Jutten Herault and Ans to solve the first ICA problems. Today this work is mainly of historical interest because there exist several more efficient algorithms for ICA. Nonlinear decorrelation can be seen as an extension of second-order methods such as whitening and principal component analysis PCA . These methods give components that are uncorrelated linear combinations of input variables as explained in Chapter 6. We will show that independent components can in some cases be found as nonlinearly uncorrelated linear combinations. The nonlinear functions used in this approach introduce higher order statistics into the solution method making ICA possible. We then show how the work on nonlinear decorrelation eventually lead to the Cichocki-Unbehauen algorithm which is essentially the same as the algorithm that we derived in Chapter 9 using the natural gradient. Next the criterion of nonlinear decorrelation is extended and formalized to the theory of estimating functions and the closely related EASI algorithm is reviewed. Another approach to ICA that is related to PCA is the so-called nonlinear PCA. A nonlinear representation is sought for the input data that minimizes a least meansquare error criterion. For the linear case it was shown in Chapter 6 that principal components are obtained. It turns out that in some cases the nonlinear PCA approach gives independent components instead. We review the nonlinear PCA criterion and show its equivalence to other criteria like maximum likelihood ML . Then two typical learning rules introduced by the authors are reviewed of which
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data-driven human transcriptomic modules determined by independent component analysis
MetICA: Independent component analysis for high-resolution mass-spectrometry based non-targeted metabolomics
Aggregate blood pressure responses to serial dietary sodium and potassium intervention: Defining responses using independent component analysis
Báo cáo hóa học: "Research Article Independent Component Analysis for Magnetic Resonance Image Analysis"
Bài 1: Introduction(Independent component analysis (ICA)
Bài 7: What is Independent Component Analysis?
Báo cáo hóa học: " Research Article Cancelling ECG Artifacts in EEG Using a Modified Independent Component Analysis Approach"
Báo cáo hóa học: " Research Article WMicaD: A New Digital Watermarking Technique Using Independent Component Analysis"
Báo cáo hóa học: "A Reconfigurable FPGA System for Parallel Independent Component Analysis"
Báo cáo hóa học: " Blind Separation of Acoustic Signals Combining SIMO-Model-Based Independent Component Analysis and Binary Masking"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.