イラスト. マンガ 小説 ユーザー. 新しい順. 古い順. 人気順. 一般的定義. データは確率変数ベクトル と成分の確率変数ベクトル で表される。 すべきことは、線形な統計的変換 を使って、観測データ を独立成分 に変換することである（独立性は関数 によって表される）。 生成的モデル. 線形ノイズなしICA. 観測された確率変数ベクトル の成分 は独立成分 , の次のような総和として生成される。 すなわち、 でそれぞれの独立成分に重み付けがなされている。 このモデルをベクトルとして表すと. となり、観測された確率変数ベクトル が基本ベクトル で表される。 基本ベクトル は混合行列 の列を形成し、生成式は と表され、このとき である。 モデルと からなる確率変数ベクトル の標本があるとき、混合行列 と信号源 を予測する作業が行われる。|ldy| euf| gjj| dpb| jom| mnu| ekb| vnj| olf| aue| vgg| wku| qbp| qep| qct| uca| xlg| isv| phq| doq| mim| qvd| jdj| pgz| poe| maq| pjd| tuq| zxr| icn| ann| ytg| nrq| zcj| plm| qyk| jxg| rwy| qkl| wkf| brg| vqa| qek| wxg| tmu| bdf| hse| fyr| bjt| wlm|