Neuer stochastischer Algorithmus verbessert Quelltrennung mit Mehrfachüberwachung
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Ein neues Verfahren zur unabhängigen Komponentenanalyse (ICA) wurde auf arXiv veröffentlicht. Der Ansatz nutzt stochastische Optimierung und integriert Mehrfachüberwachung, die in vielen wissenschaftlichen Anwendungen vorkommt.
Der Algorithmus kombiniert einen proximalen Gradienten-Ansatz im Raum invertierbarer Matrizen mit dem gleichzeitigen Training eines Vorhersagemodells mittels Backpropagation. Dadurch wird die Lernphase effizienter gestaltet.
In synthetischen und realen Datensätzen zeigte das Verfahren eine höhere Erfolgsquote bei der nicht-konvexen Optimierung und eine bessere Interpretierbarkeit der unabhängigen Komponenten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass zusätzliche Supervision die Leistung von ICA deutlich steigern kann.
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