正則化(2)

\begin{equation*} \newcommand\innerp[2]{\langle #1, #2 \rangle} \newcommand\ve[1]{\boldsymbol{#1}} \newcommand\parfrac[2]{\frac{\partial #1}{\partial #2}} \newcommand\mean[2]{\mathrm{E}_{#1} \left[ #2 \right]} \newcommand\KL[2]{\mathrm{KL} \left[ #1 \ \middle| \middle| \ #2 \right]} \end{equation*}

まだ悩んでい …

more ...

正則化(1)

\begin{equation*} \newcommand\innerp[2]{\langle #1, #2 \rangle} \newcommand\ve[1]{\boldsymbol{#1}} \newcommand\parfrac[2]{\frac{\partial #1}{\partial #2}} \newcommand\mean[2]{\mathrm{E}_{#1} \left[ #2 \right]} \newcommand\KL[2]{\mathrm{KL} \left[ #1 \ \middle| \middle| \ #2 \right]} \end{equation*}

逆行列補題を …

more ...



成果まとめ中(4)

AdaptiveFilterの本見てNLMSの議論を色々見てる。が、いい結果が出てこない。 本の内容も掴みかねてる。NLMSは係数誤差ベクトルのL2ノル …

more ...




LMS Filterの挙動観察中(10)

\begin{equation*} \newcommand\innerp[2]{\langle #1, #2 \rangle} \newcommand\ve[1]{\boldsymbol{#1}} \newcommand\parfrac[2]{\frac{\partial #1}{\partial #2}} \end{equation*}

Normalizeするやつの意味付けを追っている。非常にRLS(Recursive Least Square)に近い …

more ...