#DeepLearningBook#算法概览之六：Linear Factor Models

最新推荐文章于 2022-09-13 11:34:00 发布
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分类专栏： AI读书笔记 文章标签： 算法 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lyrassongs/article/details/53316706
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本文概述了线性因子模型，包括PCA、因子分析、ICA和稀疏编码。PCA通过让噪声协方差对角且相等简化模型，ICA限制隐变量非高斯分布以区分信号源，SFA利用时间序列学习慢变化特征，而稀疏编码则关注隐变量的稀疏表示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Linear Factor Models的生成模型描述如下：
1) 生成一个explanatory factors h⃗  ，这个factors服从一个任意的分布。与此同时它的单个元素彼此独立，这样可以便于采样。（一般认为独立都是为了简化运算和降低模型复杂度吧）
2) 通过这个隐变量 h⃗ 

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