Предположим, у меня есть независимых источников, и я наблюдаю выпуклых смесей: Х 1 , Х 2 , . , , , X н м Y 1
с для всех и для всех .
Каков современный уровень восстановления от ?
PCA не может быть и речи, потому что мне нужны компоненты, чтобы их можно было идентифицировать. Я смотрел на ICA и NMF - я не могу найти способ навязать неотрицательность коэффициентов смешения для ICA, и NMF, кажется, не максимизирует независимость.
Ответы:
Этого можно достичь, используя экспоненциальную нелинейность вместо типичной / default tanh (), если X также неотрицателен.
Формула 40 в https://www.cs.helsinki.fi/u/ahyvarin/papers/NN00new.pdf и доступна в большинстве реализаций.
Например, в sklearn просто используйте fun = 'exp' https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.FastICA.html
источник