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A Grassmann-Rayleigh Quotient Iteration for Dimensionality Reduction in ICA

机译:用于ICA中降维的Grassmann-Rayleigh商迭代

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摘要

We derive a Grassmann-Rayleigh Quotient Iteration for the computation of the best rank-(R_1, R_2, R_3) approximation of higher-order tensors. We present some variants that allow for a very efficient estimation of the signal subspace in ICA schemes without prewhitening.
机译:我们推导了Grassmann-Rayleigh商迭代,用于计算高阶张量的最佳秩-(R_1,R_2,R_3)近似。我们提出了一些变体,可以在不进行预白化的情况下非常有效地估计ICA方案中的信号子空间。

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