Entdecken Sie die Vernetzung verschiedener unüberwachter Lerntechniken innerhalb eines einheitlichen Rahmens. Dieser umfassende Übersichtsartikel zeigt, wie Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Mischungen aus Gaußschen Clustern, Kalman-Filtermodelle und Hidden-Markov-Modelle als Variationen eines einzelnen grundlegenden generativen Modells angesehen werden können. Die Forschung zielt darauf ab, unterschiedliche Beobachtungen zu einem kohärenten Verständnis dieser Modelle zusammenzufassen. Durch die Einführung eines neuartigen Ansatzes zur Verknüpfung diskreter und kontinuierlicher Zustandsmodelle mithilfe einer einfachen Nichtlinearität erzielt diese Studie eine vereinheitlichende Perspektive. Durch zusätzliche Nichtlinearitäten wird gezeigt, wie auch die unabhängige Komponentenanalyse in diesen Rahmen passt. Der Übersichtsartikel hebt die Implementierung der Faktorenanalyse und Mischungen von Gaußschen in Autoencoder-Neuronalen Netzen hervor. Ein neues Modell für statische Daten, bekannt als sinnvolle Hauptkomponentenanalyse, wird zusammen mit dem Konzept des räumlich adaptiven Beobachtungsrauschens eingeführt. Die Arbeit enthält Pseudocode für Inferenz und Lernen für alle grundlegenden Modelle und bietet eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens.
Dieser in Neural Computation veröffentlichte Übersichtsartikel steht in direktem Einklang mit dem Fokus der Zeitschrift auf theoretische und rechnerische Aspekte von neuronalen Netzen und maschinellem Lernen. Die Arbeit trägt zur Berichterstattung der Zeitschrift über unüberwachte Lernalgorithmen und ihre mathematischen Grundlagen bei. Ihr Fokus auf lineare Gaußsche Modelle und ihre Vereinigung ist relevant für das Publikum der Computational Neuroscience.