Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userAn Accurate Algorithm for Negentropy Approximation-Based Independent Component Analysis
خوارزمية دقيقة في تحليل المركبات المستقلة المستند إلى تقريب الانتروبي العكسي
911
1 52
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
نقدم في هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة في تحليل المركبات المستقلة تتميز بدقتها في فصل المنابع إلى جانب تقاربها السريع.
In this paper, we propose a new accurate and fast converging independent component analysis algorithm.
Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الورقة خوارزمية جديدة لتحليل المركبات المستقلة (ICA) تعتمد على تقريب دقيق للإنتروبي العكسي باستخدام تابع لوغاريتم التجيب القطعي. تتميز الخوارزمية المقترحة بدقتها العالية في فصل المنابع وسرعة تقاربها. تم اختبار أداء الخوارزمية ومقارنتها مع خوارزميتي RobustICA وFastICA، وأظهرت النتائج التجريبية تفوق الخوارزمية المقترحة في دقة الفصل وسرعة التقارب عبر نطاق واسع من نسب الإشارة إلى الضجيج. تعتمد الخوارزمية على استمثال تكراري لتابع هدف يعتمد على تقريب دقيق للإنتروبي العكسي، وتستخدم خطوات شبه مثالية في تحديث شعاع الفصل. تم اختبار الخوارزمية في سيناريوهات تجريبية معقدة وأظهرت نتائج واعدة تجعلها مناسبة للتطبيقات العملية عالية الأبعاد مثل إزالة الضجيج من إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG).
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة إضافة قيمة لمجال تحليل المركبات المستقلة، حيث تقدم خوارزمية جديدة تعتمد على تقريب دقيق للإنتروبي العكسي وتظهر تفوقًا ملحوظًا في الأداء مقارنة بالخوارزميات المرجعية. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى مزيد من التوضيح أو التحسين. أولاً، قد يكون من المفيد تقديم تحليل أعمق لتأثير العينات الشاذة على أداء الخوارزمية المقترحة. ثانيًا، يمكن توسيع نطاق الاختبارات التجريبية ليشمل تطبيقات عملية متنوعة لضمان عمومية النتائج. أخيرًا، قد يكون من المفيد تقديم مقارنة مع خوارزميات أخرى حديثة في المجال لتأكيد تفوق الخوارزمية المقترحة بشكل أوسع.
Questions related to the research
-
ما هي الميزة الرئيسية للخوارزمية المقترحة في هذه الورقة؟
الميزة الرئيسية للخوارزمية المقترحة هي دقتها العالية في فصل المنابع وسرعة تقاربها، وذلك بفضل اعتمادها على تقريب دقيق للإنتروبي العكسي باستخدام تابع لوغاريتم التجيب القطعي.
-
كيف تم تقييم أداء الخوارزمية المقترحة؟
تم تقييم أداء الخوارزمية المقترحة من خلال مقارنتها مع خوارزميتي RobustICA وFastICA باستخدام ثلاثة مقاييس أداء: الدقة المقدرة بالخطأ الوسطي التربيعي المطبّع (NMSE)، عدد التكرارات الوسطي المطلوب للوصول إلى التقارب، وزمن التنفيذ الوسطي.
-
ما هي التطبيقات العملية التي يمكن أن تستفيد من الخوارزمية المقترحة؟
يمكن أن تستفيد التطبيقات العملية عالية الأبعاد مثل إزالة الضجيج من إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) من الخوارزمية المقترحة بفضل دقتها العالية وسرعة تقاربها.
-
ما هي النقاط التي يمكن تحسينها في الدراسة المستقبلية؟
يمكن تحسين الدراسة المستقبلية من خلال تقديم تحليل أعمق لتأثير العينات الشاذة على أداء الخوارزمية، توسيع نطاق الاختبارات التجريبية لتشمل تطبيقات عملية متنوعة، وتقديم مقارنة مع خوارزميات أخرى حديثة في المجال.
References used
ALBERA L, KACHENOURA A, COMON P, KARFOUL A, WENDLING F, SENHADJI L and MERLET I, 2012. ICAbased EEG denoising: a comparative analysis of fifteen methods. Special Issue of the Bulletin of the Polish Academy of Sciences - Technical sciences, 60(3):407–418
COMON P, 1994. Independent component analysis - a new concept? Signal Processing, 36:287–314
DELFOSSE N and LOUBATON P, 1995. Adaptive blind separation of independent sources: a deflation approach. Signal Processing, 45:59–83
rate research
Read More
In this paper, we propose an efficient strategy for calculating
quasi-optimal stepsizes for the Givens-parameterized deflationary
ICA algorithm, DelLR.
Contextualized representations based on neural language models have furthered the state of the art in various NLP tasks. Despite its great success, the nature of such representations remains a mystery. In this paper, we present an empirical property
of these representations---''average'' approximates first principal component''. Specifically, experiments show that the average of these representations shares almost the same direction as the first principal component of the matrix whose columns are these representations. We believe this explains why the average representation is always a simple yet strong baseline. Our further examinations show that this property also holds in more challenging scenarios, for example, when the representations are from a model right after its random initialization. Therefore, we conjecture that this property is intrinsic to the distribution of representations and not necessarily related to the input structure. We realize that these representations empirically follow a normal distribution for each dimension, and by assuming this is true, we demonstrate that the empirical property can be in fact derived mathematically.
Scheduling tasks on multiprocessors is considered one of the most
important issues studied to make processors operate without inertia (idleness) and thus to reduce the total time of completion or makespan. This increased interest in studying schedul
ing and its algorithms, especially in multiprocessor systems that need to
arrange the tasks to been optimally implemented.
In this research, we study the static scheduling issue for the
independent tasks on a homogenous multiprocessor system. In
addition, we develop an algorithm based on Bees Colony
Optimization to solve the scheduling Problem. Thereafter, our
algorithm is compared with a previous one inspired also by the bees behavior for the same purpose, and the optimal solution for the displayed scheduling Problem.
The aim of the algorithm is to find an acceptable solution with the
best time through Bees Colony's algorithm. To evaluate our reach,
we Study the effect of increasing the number of tasks when
processors numbers are constant, and the impact of increasing the
number of processors for a number of tasks on the stability of the
presented algorithm.
Our algorithm has shown the ability to obtain optimal value for the objective function in terms of scheduling tests for small and
medium size.
Our results shown that the imposed algorithm gives the best
solution for the scheduling problem, in most cases, and improves
the traditional BCO algorithm.
This paper presents a neural framework of untied independent modules, used here for integrating off the shelf knowledge sources such as language models, lexica, POS information, and dependency relations. Each knowledge source is implemented as an ind
ependent component that can interact and share information with other knowledge sources. We report proof of concept experiments for several standard sentiment analysis tasks and show that the knowledge sources interoperate effectively without interference. As a second use-case, we show that the proposed framework is suitable for optimizing BERT-like language models even without the help of external knowledge sources. We cast each Transformer layer as a separate module and demonstrate performance improvements from this explicit integration of the different information encoded at the different Transformer layers .
The purpose of the research is to study the Bergman function and Bergman distance to generalize Moreau – Yosida Approximation.
To do that we replace the quadratic additive terms in Moreau – Yosida Approximates by more general Bergman distance and s
tudy properties of generalized approximation and prove equivalence between epigraph – convergence and pointwise convergence of the generalized Moreau – Yosida Approximation.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
