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...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Machine learning Ročník 89; číslo 1-2; s. 67 - 86
Hlavní autori: Böhmer, Wendelin, Grünewälder, Steffen, Nickisch, Hannes, Obermayer, Klaus
Médium: Journal Article
Jazyk:English
Vydavateľské údaje: Boston Springer US 01.10.2012
Springer Nature B.V
Predmet:
ISSN:0885-6125, 1573-0565
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!
Najprv sa musíte prihlásiť.