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【24h】

Generalized Independent Component Analysis as Density Estimation

机译:广义独立分量分析为密度估计

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摘要

We propose a new generalized ICA framework in the form of a multi-layer perceptron as a density estimator. We adopt an optimization strategy based on two criteria: a minimum reconstruction error and a minimum distance from a uniform distribution. Some simulation results are also reported to validate the proposed algorithm.
机译:我们提出了一种以多层Perceptron的形式提出了一种新的ICA框架,作为密度估计器。我们基于两个标准采用优化策略:最小重建误差和距均匀分布的最小距离。还报告了一些仿真结果来验证所提出的算法。

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