Slow Feature Analysis

Slow Feature Analysis ist ein unüberwachter Lernalgorithmus, der invariante oder sich zumindest nur langsam verändernde Merkmale aus einem vektoriellen Signal lernen soll.

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Inhaltsverzeichnis

1. 3 Beziehungen: Hauptachsentransformation, Merkmal, Unüberwachtes Lernen.

Hauptachsentransformation

Die Hauptachsentransformation (HAT) ist in der euklidischen Geometrie ein Verfahren, mit dem man die Gleichungen von Quadriken (Ellipse, Hyperbel, …; Ellipsoid, Hyperboloid, …) durch eine geeignete Koordinatentransformation auf die jeweilige Normalform bringt und damit ihren Typ und ihre geometrischen Eigenschaften (Mittelpunkt, Scheitel, Halbachsen) bestimmen kann.

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Merkmal

Ein Merkmal (auch Charakteristikum) ist allgemein eine erkennbare Eigenschaft, die eine Person, eine Sache oder einen abstrakten Zusammenhang von anderen unterscheidet.

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Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen bezeichnet maschinelles Lernen ohne im Voraus bekannte Zielwerte sowie ohne Belohnung durch die Umwelt.

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