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Linear Geometric ICA: Fundamentals and Algorithms

Theis, Fabian J. und Jung, Andreas und Puntonet, Carlos G. und Lang, Elmar W. (2003) Linear Geometric ICA: Fundamentals and Algorithms. Neural Computation 15, S. 419-439.

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Zusammenfassung

Geometric algorithms for linear independent component analysis (ICA) have recently received some attention due to their pictorial description and their relative ease of implementation. The geometric approach to ICA was proposed first by Puntonet and Prieto (1995). We will reconsider geometric ICA in a theoretic framework showing that fixed points of geometric ICA fulfill a geometric ...

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Bibliographische Daten exportieren



Dokumentenart:Artikel
Datum:2003
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Physik > Institut für Theoretische Physik > Lehrstuhl Professor Richter > Arbeitsgruppe Klaus Richter
Projekte:Graduiertenkolleg Nichtlinearität und Nichtgleichgewicht
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Mrz 2007
Zuletzt geändert:08 Apr 2016 09:24
Dokumenten-ID:1516
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