Pourquoi les caractéristiques aléatoires de Fourier sont-elles non négatives?

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Les fonctionnalités de Fourier aléatoires fournissent des approximations des fonctions du noyau. Ils sont utilisés pour diverses méthodes du noyau, comme les SVM et les processus gaussiens.

Aujourd'hui, j'ai essayé d'utiliser l' implémentation TensorFlow et j'ai obtenu des valeurs négatives pour la moitié de mes fonctionnalités. Si je comprends bien, cela ne devrait pas se produire.

Je suis donc retourné à l' article original , qui - comme je m'y attendais - dit que les fonctionnalités devraient vivre en [0,1]. Mais son explication (mise en évidence ci-dessous) n'a pas de sens pour moi: la fonction cosinus peut produire des valeurs n'importe où dans [-1,1] et la plupart des points affichés ont des valeurs cosinus négatives.

Il me manque probablement quelque chose d'évident, mais j'apprécierais que quelqu'un puisse indiquer de quoi il s'agit.

Figure 1

David J. Harris
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Réponses:

4

z(x) zz

zzzzzz

David J. Harris
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