Predictable feature analysis and slow feature machines

Abstract

Um interaktive Aufgaben mit Slow Feature Analysis (SFA) und ähnlichen Methoden zu behandeln, wird Predictable Feature Analysis (PFA) entwickelt - ein Algorithmus, der möglichst vorhersagbare Komponenten aus hochdimensionalen Eingabedaten extrahiert. Mit Hilfe dieser kann ein System lokal gesteuert werden und durch Einführung von "Slow Feature Machines" (SFMs) lässt sich sogar globale Steuerung erreichen: SFA liefert eine monotone Darstellung, die mittels lokaler Methoden global optimiert werden kann. Dies wird experimentell getestet und weiterentwickelt, z.B.: Erweiterung um ein Gedächtnis; Einsatz von SFA zur Datensynthese und Steuerung; Verbesserung von xSFA durch Entwicklung von "fast xSFA" (fxSFA) und weiteren Methoden. Zur mathematischen Analyse wird die existierende SFA-Theorie in riemannscher Geometrie formuliert und eine Verbindung zum Neumann-Laplace-Operator hergestellt. SFA-Theorie wird auch auf periodische Datenquellen, auf den singulären Fall und anderweitig erweitert