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利用长短期记忆网络和独立成分分析从单通道和多通道脑电图记录中去除 EOG 伪影
采用长短期记忆（LSTM）神经网络和独立成分分析（ICA）相结合的新方法，解决了污染的脑电图（EEG）信号中眼电图（EOG）伪迹的去除问题。
PDF10 months ago
ICLR通过矩阵分解探索 GAN 潜在空间中的语义变化
使用 PCA 的 GANSpace 方法学习的图片操作存在高度联系限制，因此，使用 ICA 替代 PCA 可以提高操作的质量和解缠效果。无论 GANs 的复杂性如何，他们的潜空间中都存在基本的控制方向。
PDFa year ago
AAAIICA 的协方差矩阵的重尾模拟
本研究提出了一种名为 HTICA 的实用算法，用于重尾 ICA 问题，该算法通过使用中心体的显式解析表示方式，避免了使用椭球体方法和随机游走。此外，本文研究了重尾对不同 ICA 算法的影响，并表明一些使用协方差矩阵或高阶矩的算法可以成功解决
PDF7 years ago
更多则更美：对于学习大高斯混合模型来说，维度的 Blessing
本文证明已知的具有相同协方差矩阵和组成部分数量为固定次数多项式的高维混合高斯成分是多项式可学习的，但在低维空间下这种情况不可能存在。通过一种称为 Poissonization 的技术，将高维混合高斯成分变换为直接解决线性映射的问题。最后，我
PDF11 years ago
应用离散 PCA 进行数据分析
本文介绍了一些扩展方法，并应用到常见的统计任务中，将其解释为离散版 ICA，通过支持向量机与信息检索进行文本预测任务的算法比较。
PDF12 years ago
独立成分分析发现循环因果模型
本篇论文通过 ICA 方法，利用连续观测数据，发现了线性非高斯的因果结构模型 (LiNGAM-SEM)。该 LiNGAM 发现算法所输出的 SEM 分布等价类在大样本情况下是种群分布，并提出了仅有其中一个 SEM 稳定的充分条件。
PDF12 years ago
V1 中的自然图像编码：方向选择性有多少用处？
研究表明，在视觉皮层 V1 中，方向选择性源于自然图像中高阶冗余关联的降低，而线性独立成分分析模型 (ICA) 能够比主成分分析 (PCA) 更好地去除这种冗余，但我们发现 ICA 滤波器的优势非常小，并且简单的球对称分布可以比 ICA 更
PDF16 years ago