白化

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:【一校】：
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我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫shpering）。举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，如果用原始图像数据作为输入的话，输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。
我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫shpering）。举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，如果用原始图像数据作为输入的话，输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。
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:<math>\begin{align}
 
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a^{(2)}_i = f\left(\sum_{j=1}^{100} W^{(1)}_{ij} x_j  + b^{(1)}_i \right).
 
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\end{align}</math>
 
:【原文】：
:【原文】：

Revision as of 13:16, 7 March 2013

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