Gaussian process latent variable model(GPLVM)
Bell shape에 x축 : x-x'이라는 거리. 거리가 가까워지면 k가 커짐. 거리가 멀어지면 k가 작아짐. kernel function의 의미 : 입력과 바로 옆 입력이 얼마가 비슷한지. Kernel function이 존재하면 이걸로 span된 공간이 정의됨. 이 공간 : RKHS. GPLVM은 non-linear probabilistic PCA (PPCA) 이라고 한다. Dimension reduction Non-linear mapping 이번시간 : PPCA와 GPLVM의 관계에 대해서 살펴보자. PCA = SVD Singular value : 축이 얼마나 중요한지. $$W^{T}:\mathbb{R}^{n\times q}\rightarrow\mathbb{R}^{n\times q}$$ by $Y=..
2021.06.07