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 P14
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Independent component analysis P14
Mai Vy
54
17
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Overview and Comparison of Basic ICA Methods In the preceding chapters, we introduced several different estimation principles and algorithms for independent component analysis (ICA). In this chapter, we provide an overview of these methods. First, we show that all these estimation principles are intimately connected, and the main choices are between cumulant-based vs. negentropy/likelihood-based estimation methods, and between one-unit vs. multiunit methods. In other words, one must choose the nonlinearity and the decorrelation method. We discuss the choice of the nonlinearity from the viewpoint of statistical theory. In practice, one must also choose the optimization method. We compare the algorithms experimentally,. | 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 14 Overview and Comparison of Basic ICA Methods In the preceding chapters we introduced several different estimation principles and algorithms for independent component analysis ICA . In this chapter we provide an overview of these methods. First we show that all these estimation principles are intimately connected and the main choices are between cumulant-based vs. negentropy likelihood-based estimation methods and between one-unit vs. multiunit methods. In other words one must choose the nonlinearity and the decorrelation method. We discuss the choice of the nonlinearity from the viewpoint of statistical theory. In practice one must also choose the optimization method. We compare the algorithms experimentally and show that the main choice here is between on-line adaptive gradient algorithms vs. fast batch fixed-point algorithms. At the end of this chapter we provide a short summary of the whole of Part II that is of basic ICA estimation. 14.1 OBJECTIVE FUNCTIONS VS. ALGORITHMS A distinction that has been used throughout this book is between the formulation of the objective function and the algorithm used to optimize it. One might express this in the following equation ICA method objective function optimization algorithm. In the case of explicitly formulated objective functions one can use any of the classic optimization methods for example stochastic gradient methods and Newton 273 274 OVERVIEW AND COMPARISON OFBASIC ICA METHODS methods. In some cases however the algorithm and the estimation principle may be difficult to separate. The properties of the ICA method depend on both of the objective function and the optimization algorithm. In particular the statistical properties e.g. consistency asymptotic variance robustness of the ICA method depend on the choice of the objective function the algorithmic .
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.