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多层感知机的测试_陈明_tensorflow-gpu_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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.1 主成分分析 在第2.12 节中,我们看到 PCA 算法提供了一种压缩数据的方式。我们也可以 将 PCA 视为学习数据表示的无监督学习算法。这种表示基于上述简单表示的两个标 准。 PCA 学习一种比原始输入维数更低的表示。它也学习了一种元素之间彼此没有 线性相关的表示。这是学习表示中元素统计独立标准的第一步。要实现完全独立性 表示学习算法也必须去掉变量间的非线性关系。 如图5.8所示,PCA将输入X投影表示成z,学习数据的正交线性变换。在 第2.12节中,我们看到了如何学习重建原始数据的最佳一维表示(就均方误差而 言),这种表示其实对应着数据的第一个主要成分。因此,我们可以用 PCA 作为保 留数据尽可能多信息的降维方法(再次就最小重构误差平方而言)。在下文中,我们 将研究 PCA 表示如何使原始数据表示 X 去相关的. 图5.8: PCA学习一种线性投影,使最大方差的方向和新空间的轴对齐。(左)原始数据包含了 X 的样本。在这个空间中,方差的方向与轴的方向并不是对齐的。(右)变换过的数据Z = XTW在 轴 z1 的方向上有最大的变化。第二大变化方差的方向沿着轴 z2。
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