whitening

PCA Whitening ZCA Whitening 本篇文章主要内容来自于Andrew的书,链接为http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/PCAWhitening/PCAPCA也就是主成分分析,是用来降维的一种手段,它可以显著地提高算法的运行速度。 当你在处理图像的时候,输入通常是冗余的,这是因为图像中相邻的像素点往往是关联的,PCA可以用来将图像的原始输入近似为一个更低维度的输入,并且保证误 阅读详情

Data matrix X shape (D,N). Zero mean centering or not depending on circumstance.
这里写图片描述

Compute eigen vectors with SVD:

U,S,V=linalg.svd(X)

Projection:

X′=U⊺∗X

PCA whitening:

XPCA=diag(1diag(S−−√)+ϵ)∗X′

ZCA whitening:

XZCA=U∗XPCA

ZCA

深度学习基础(四)PCA和Whitening PCA(principal component analysis )即主成分分析,是一种常用的降维方法。 假设我们用降维操作处理一个二维的数据集(二维压缩成一维):    在这个数据集上,我们可以计算出两个方向,我们称为主方向u1和次方向u2,其中u1的值是数据集协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量,u2是次大特征值对应的特征向量。数据集的协方差矩阵(这个符号很像求和但不是): 阅读详情

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