使用來自時間訊號的資訊來學習不變特徵的線性因子模型。其基本思想是：在乙個場景中其重要特徵是基本不變的。例如：攝像頭幾乎總是跟著主角走。
sfa演算法 將f
(x;θ
) 定義為線性變換，求解下列滿足約束的（1），（2）的（3）的優化問題。 et
f(x(
t))i
=0−−
−−(1
) e
t[f(
x(t)
)2i]
=1−−
−−(2
) m
inθe
t(f(
x(t+
1))i
−f(x
(t))
i)2−
−−−(
3)約束(1)原因是：學習特徵具有零均值的約束對於使問題具有唯一解使有必要的。
約束(2)原因是：防止所有特徵趨近於0的病態問題是有必要的。
同時與pca類似，sfa特徵是有序的，其中學習第一特徵是最慢的。要學習多個特徵，我們還必須新增約束
∀iet[f
(x(t
))if
(x(t
))j]
=0使每次學到的特徵都線性無關。
２. 一般在梯度下降訓練中，我們可以在損失函式中加入下面這一項來加入慢原則： λ∑
tl(f
(x)t
+1,f
(x)t
)
常用的選擇使平方差。
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