非負独立成分解析の条件

我々は、隠れたソースsが非負である場合のノイズのない線形独立成分解析問題を考察する。ランダム変数siは、ゼロの（正の）近傍において消失しない確率密度関数（PDF）を持つため、それが安定していると仮定する。直交回転y=Wxのもとで、観測値x=QAsが前処理されているとき、特定の合理的条件の下で、yが非負で確率1であれば、yはsの置換（スケーリング因子を除いて）であることを示す。我々は、これにより、特にスパースな非負ソースのための実用的な学習アルゴリズムの構築を可能にするかもしれないと提案する。