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私はそれを数学的に証明したいと思います。誰もそれのための紙を知っていますか?または数学を練習することができますか?リニアオートエンコーダーはPCAとどのように等価ですか?

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[こちら](http://stats.stackexchange.com/questions/120080/whatre-the-differences-between-pca-and-autoencoder)または[ここ](http://stats.stackexchange.com)を参照してください。/questions/204552/why-would-i-ever-use-linear-autoencoder for-dimensionality-reduction?noredirect = 1&lq = 1)。 – user3658307

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ありがとうございましたが、私は数学的な証明が欲しかった –

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SOにはラテックスがなく、それが少し話題になっているので、ここではやりにくいです。私は代わりに数学のスタック交換や統計スタック交換を投稿したいと思います。 :) – user3658307

答えて

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https://pvirie.wordpress.com/2016/03/29/linear-autoencoders-do-pca/ PCAはリニアマップに制限されていますが、自動エンコーダは非線形エンコーダ/デコーダを持つことができます。

線形伝達関数を持つ単層の自動エンコーダは、AEとPCAで検出されたWWがほぼ同じではなく、それぞれのWWの意志にまたがる部分空間であることをほぼ意味するPCAとほぼ同等です。

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