Retele Neuronale - Analiza Componentelor Principale

Imagine preview
(8/10 din 3 voturi)

Acest curs prezinta Retele Neuronale - Analiza Componentelor Principale.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 2 fisiere pdf, ppt de 21 de pagini (in total).

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, il poti descarca.

Fratele cel mare te iubeste, acest download este gratuit. Yupyy!

Domeniu: Inteligenta Artificiala

Extras din document

Analiza Componentelor Principale

Este o tehnică statistică cu aplicaţii în:

recunoaşterea şi compresia de imagini (de date);

extragerea caracteristicilor relevante pentru o problemă de clasificare.

Exemplu: studiul mişcării unui resort în plan

Suport matematic

Fie X mulţimea originală de date, obţinute pe baza unui experiment:

(la n momente de timp, măsurăm m caracteristici).

Schimbare de bază

Cum re-exprimăm optim pe X printr-o schimbare de bază PX=Y ?

Ce înseamnă re-exprimare optimă a lui X?

Fie p1,… pm liniile lui P (vectorii noii baze pentru exprimarea coloanelor lui X)

Fie matricea de covarianţă

CX(i,j) = produsul scalar al vectorului de măsurători de tipul i cu vectorul de măsurători de tipul j.

CX:

Este matrice simetrică mxm;

Termenii de pe diagonala principală sunt varianţele tipurilor particulare de măsurători;

Termenii din afara diagonalei principale sunt covarianţele;

Conţine deci corelaţiile între toate tipurile de măsurători, reflectând zgomotul şi redundanţa din acestea.

Raportul semnal-zgomot SNR= Signal to Noise Ratio

Trebuie

pentru date de precizie mare.

Fisiere in arhiva (2):

  • Algoritm_GHA.pdf
  • CURS4-PCA.ppt

Alte informatii

Algoritmul Hebbian Generalizat