獨立子空間分析(Independent subspace analysis,ISA)

獨立子空間分析(Independent subspace analysis,ISA)   ISA 一種在ICA（Independent Component Analysis)基礎上發展出來的機器學習方法。是一種無監督特徵學習方法，可從圖像中學習出具有相位不變的特徵。   ISA將觀察數據的向量分解成相互獨立的子空間來表示。從結構上來看，ISA可以被看作是一個兩層網絡。 從神經學角度理解   ICA

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