کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9653569 | 679201 | 2005 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On model identifiability in analytic postnonlinear ICA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: On model identifiability in analytic postnonlinear ICA On model identifiability in analytic postnonlinear ICA](/preview/png/9653569.png)
چکیده انگلیسی
An important aspect of successfully analyzing data with blind source separation is to know the indeterminacies of the problem, that is how the separating model is related to the original mixing model. If linear independent component analysis (ICA) is used, it is well-known that the mixing matrix can be found in principle, but for more general settings not many results exist. In this work, only considering random variables with bounded densities, we prove identifiability of the postnonlinear mixing model with analytic nonlinearities and calculate its indeterminacies. A simulation confirms these theoretical findings.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 223-234
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 223-234
نویسندگان
F.J. Theis, P. Gruber,