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  Kernel Hebbian Algorithm for Iterative Kernel Principal Component Analysis

Kim, K., Franz, M., & Schölkopf, B.(2003). Kernel Hebbian Algorithm for Iterative Kernel Principal Component Analysis (109). Tübingen, Germany: Max Planck Institute for Biological Cybernetics.

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MPIK-TR-109.pdf (Verlagsversion), 784KB
Name:
MPIK-TR-109.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Kim, KI1, 2, Autor           
Franz, M1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A new method for performing a kernel principal component analysis is proposed. By kernelizing the generalized Hebbian algorithm, one can
iteratively estimate the principal components in a reproducing
kernel Hilbert space with only linear order memory complexity. The
derivation of the method, a convergence proof, and preliminary
applications in image hyperresolution are presented. In addition,
we discuss the extension of the method to the online learning of
kernel principal components.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 13
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max Planck Institute for Biological Cybernetics
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 109
BibTex Citekey: 2302
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 109 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -