Generating feature spaces for linear algorithms with regularized sparse kernel slow feature analysis
Without non-linear basis functions many problems can not be solved by linear algorithms. This article proposes a method to automatically construct such basis functions with slow feature analysis (SFA). Non-linear optimization of this unsupervised learning method generates an orthogonal basis on the...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Machine learning Ročník 89; číslo 1-2; s. 67 - 86 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Boston
Springer US
01.10.2012
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0885-6125, 1573-0565 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!