Sparse Filtering 是一個用於提取特徵的無監督學習算法,與通常特徵學習算法試圖建模訓練數據的分佈的做法不同,Sparse Filtering 直接對訓練數據的特徵分佈進行分析,在所謂“好特徵”的指導下構建目標函數來進行優化,其中只涉及一個可調參數。本文將主要討論兩個問題:
(1)什麼樣的特徵是好的特徵;
(2)如何利用好特徵的條件來構造 Sparse Filtering 的目標函數。
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參考文獻
Sparse Filtering 是一個用於提取特徵的無監督學習算法,與通常特徵學習算法試圖建模訓練數據的分佈的做法不同,Sparse Filtering 直接對訓練數據的特徵分佈進行分析,在所謂“好特徵”的指導下構建目標函數來進行優化,其中只涉及一個可調參數。本文將主要討論兩個問題:
(1)什麼樣的特徵是好的特徵;
(2)如何利用好特徵的條件來構造 Sparse Filtering 的目標函數。
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