このような顔認識などのタスクでは、重要な情報の多くは、画像の画素のうち、上位の関係に含まれていてもよい。顔認識アルゴリズムの数は、画像セットの二次統計に基づくものである主成分分析（PCA）を使用する、そのような3画素以上の関係のように、高次統計的依存性に対処していない。独立成分分析（ICA）は、第2次モーメントに加えて、入力の高次モーメントを分離PCAの一般化である。 ICAは、S字状のニューロンを介して最適な情報伝達の原理から導出教師なし学習アルゴリズムにより顔画像の組で行った。アルゴリズムは、入力と特定の条件下で統計的に独立した出力を生成する出力との間の相互情報量を最大化する。 ICA表現は、式の中でのセッションと、変更間で顔を認識するための主成分分析に基づいた表現に優れていた。
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