这种现象原因
这种现象发生的原因
67 Matching Annotations
- Feb 2017
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exacity.github.io exacity.github.io线性因子模型67
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然后使用
后通过
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先使用
先通过
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可导致
可得到
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时
去掉“时”
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其在此
在此
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包括了
包括
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大多数其他
其他大多数
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严格地说
严格来说
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是太过强势
太过强势
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也
仍
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学习用在
学习
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这些因子
这些潜在因子
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上说
来说
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但是没有
但并不
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变体
变种
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不是
并不
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平均平方误差
均方误差
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可以通过向
可以向
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正则化我们的模型
将模型正则化
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将根本不改变
不发生改变
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来学习
学习
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许多不同
不同
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当应用于自然图像时，这种地质ICA方法
这种方法应用于自然图像时，可以
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在组内鼓励统计依赖关系在组之间抑制依赖关系来
鼓励组内依赖关系、抑制组间依赖关系
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通过首先
首先
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可以
也可以
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更多用作分离信号的分析工具
多被用作分离信号的分析
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这是
这就是
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但没有
没有
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定义
“定义”后加逗号
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要求
均要求
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这个有问题的
该
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正交
正交矩阵
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进行的测量
的测量结果
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在受试者的
其
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的心脏
心脏
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放置在对象的头部上的许多电极传感器
放置在受试者头部的多个电极传感器
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许多电信号
多种电信号
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如果我们具有放置在不同位置的nnn个不同的麦克风
如果我们在不同位置放置n个不同的麦克风
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一个估计
估计
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并且每个
去掉“并且每个”
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一个传感器
传感器
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每个
去掉“每个”
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它并不是
它的目的并非
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伸缩并叠加
伸缩和叠加
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许多潜在信号
潜在信号
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一个超空间
超空间
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列的
维
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维列
维
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利用了这样一种观察到的现象
利用了一种观察现象
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进行轻微修改
作轻微调整
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噪声可以被假设为
可以假设噪声
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具体的说
具体来说
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观察值xixix_i在给定hh\Vh的条件下
在给定h的条件下观察值Xi
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是一个方差为单位矩阵
服从以方差为单位矩阵
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所以很容易从中采样
因此易于从中采样
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线性因子模型描述如下的数据生成过程
利用线性因子模型描述数据生成过程
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对
基于
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这些模型很有趣，因为它们使得我们能够发现一些拥有简单联合分布的解释性因子
有趣的是，通过这些模型我们能够发现一些符合简单联合分布的解释性因子。
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通过使用
通过
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更先进的深层模型也将在此基础上进一步扩展
在此基础上，深层模型将得到进一步扩展
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许多基本方法
基本方法
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他们还展示了
同时，也介绍了
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给定任何其他变量的情况下，这样的模型可以使用概率推断来预测其环境中的任何变量
在给定任一变量的前提下，该模型可以通过概率推断预测其环境中的其他任何变量
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我们描述了一些带有潜变量的最简单的概率模型
描述了一种基于潜变量的最简单的概率模型
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涉及到了
均涉及
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