[予約]はアルビノ（ホワイトニング）は何ですか？
出典：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602
ホワイトニングホワイトニング
オリジナル住所：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602
著者：hjimce
関連理論
語アルビノ、より頻繁に研究分野の深さで発生する可能性があり、それは条件に非常に高いですしかし、実際には、PCAよりもアルビノでは、PCAに精通している場合ので、あなたが実際には、これは非常に単純なアルゴリズムであることがわかります、少しだけ高度なアルゴリズムをビットです。
目的は、入力データを白化冗長な情報を除去することです。画像訓練データは、訓練のために使用される場合ため画像に隣接する画素間の強い相関、入力が冗長である、と仮定され、美白目的は、入力の冗長性を低減することです。
入力データは、ホワイトニング処理後、新しいデータX「を満たす二つの特性Xを設定する：
（1）低相関機能と、
（2）全ての特徴が同じ分散を有します。
実際には、我々はPCAアルゴリズムを学ぶ前に、PCAは私たちに、一般的に次元縮小の操作に使用されるという印象を与えることができます。ただし、PCAの次元削減ではなく、実際に操作を行う場合のみ、PCAの特徴ベクトルXと、データが新しい特徴空間にマッピングされ、このようなマッピングプロセスは、実際には、私たちのアルビノの性質の最初満たすを使用して得られた：機能を削除相関関係。アルゴリズムの実装プロセスを白くするので、最初のステップは、新たな特徴空間Xの新しい座標、および新しい座標分散正規化操作を取得し、PCAを動作させることです。
第二に、概説アルゴリズム
アルビノアルビノは、主に以下のアルゴリズムに、PCA、ZCAアルビノを分割しました。：この部分はチュートリアル「アルビノ」UFLDL深度調査学習さhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96。彼のポイントをまとめ、次のようにアルゴリズムのステップがある：
1。第1のプリPCAがあります
上記画像、左示す生データX、我々は固有ベクトルU1を見つけることができ、U2共分散行列、各データ点は、次の座標について得られた二つの新しい特徴ベクトル上に投影されます。これは、PCA処理と呼ばれています。
図2に示すように、PCAは白化
各寸法は、標準偏差の正規化を行うことを特徴とする上記新たな座標X」を意味ホワイトニングのPCA、PCAと呼ばれます。私たちは新しい座標空間で上から見たので、私たちは次元座標の正規化の違いを作るために、それぞれの新しいラベルに続いする必要があるので、2のデータは、大幅に異なる軸（X1、X2）の標準偏差を座標：もちろん、あなたはまた、次の式を使用することができます。
特性値（特性値がフロントPCAを得た）「新しい空間座標PCA PCAを介して処理され、λiをゼロによって回避分割するために、i番目のX、εに対応する特徴的な寸法です。
。3、ZCA美白
PCAに基づいて、処理動作を実行された白色化ZCAトラ。実装は、上記PCA白色化の結果であり、システムの座標を座標オリジナルに変換します：PCA空間のように感じているのに対処して、生データ空間を変換するためにそれを取ったん。
