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分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n).针对不同的λ和源信号、观测信号对的不同特性,提出了4种快速LCNN算法,分析了静态图像独立成分分析模型,建立了单像素内的独立模型,并总结了其优势.
快速单像素多目独立成分设计
【摘 要】
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分析了LCNN的约束项的物理意义,认为约束项λ是有监督学习的加速度,使得整个算法无论是学习矩阵还是独立成分的求解效率都可达到O(n).针对不同的λ和源信号、观测信号对的不
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,四川省计算机软件重点实验室,重庆通信学院第四系
【出 处】
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电子科技大学学报
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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四川省学术带头人后备人才基金;
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