Sparse coding1 [Linear Factor Model] PCA, ICA, Sparse coding 설명 6. 선형 인자 모델(Linear Factor Model) 인자(factor)란 관측되지 않는 변수를 뜻합니다. z가 인자에 해당하며, 잠복변수(latent variable) 또는 은닉변수(hidden variable)이라고도 불립니다. 선형인자모델은 선형연산을 통해 관찰한 데이터를 인자로 변환하는 방법입니다. 주어진 훈련집합 x 에서 평균이나, 공분산 등의 통계를 내어 데이터를 요약하고 분석할 수도있지만, 선형인자모델을 활용해 데이터의 잠재적인 특성을 파악하여 더 심층적인 의사결정을 할 수 있습니다. 일반적으로 차원(특징)의 크기는 z < x 이며, 아래와 같이 선형 연산을 사용하여 인코딩, 디코딩을 표현합니다. $$ f : z = W_{encoder}x + \alpha_{encoder} $$ $$ g.. 2019. 11. 21. 728x90 이전 1 다음
