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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Machine learning Jg. 89; H. 1-2; S. 67 - 86
Hauptverfasser: Böhmer, Wendelin, Grünewälder, Steffen, Nickisch, Hannes, Obermayer, Klaus
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Boston Springer US 01.10.2012
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0885-6125, 1573-0565
Online-Zugang:Volltext
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