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非线性独立成分分析的空间数据可识别特征学习
最近,非线性独立成分分析(nonlinear ICA)已经成为深度表示学习和特征解缠中许多启发式模型的热门替代方法之一。本文介绍了一种新的非线性 ICA 框架,采用适用于具有高维度依赖结构的数据的 $t$-process (TP) 潜在成分
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7 months ago
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