algorithm - 了解FastICA实现

我正在尝试实现图像盲信号分离的fastica（独立分量分析），但首先我想看看github中的一些示例，它们产生了良好的效果。我试图比较Wikipedia's FastICA上算法步骤的主循环，我很难看出它们实际上是如何相同的。
它们看起来很相似，但有一些差异我不明白。看起来这个实现与Wiki中的“多组件提取”版本类似（或相同）。
有人能帮我理解一下，这四条左右的线，和非线性函数的一阶和二阶导数，以及更新权向量的第一条线，有什么关系吗？非常感谢您的帮助！
下面是变量更改为更紧密地反映wiki的实现：

% X is sized (NxM, 3x50K) mixed image data matrix (one row for each mixed image)

C=3; % number of components to separate

W=zeros(numofIC,VariableNum); % weights matrix

for p=1:C

    % initialize random weight vector of length N
    wp = rand(C,1);
    wp = wp / norm(wp);

    % like do:
    i = 1;
    maxIterations = 100;
    while i <= maxIterations+1

       % until mat iterations
       if i == maxIterations
            fprintf('No convergence: ', p,maxIterations);
            break;
        end

        wp_old = wp;

        % this is the main part of the algorithm and where
        % I'm confused about the particular implementation

        u = 1;
        t = X'*b;
        g = t.^3;
        dg = 3*t.^2;
        wp = ((1-u)*t'*g*wp+u*X*g)/M-mean(dg)*wp;

        % 2nd and 3rd wp update steps make sense to me
        wp = wp-W*W'*wp;
        wp = wp / norm(wp);

        % or until w_p converges
        if abs(abs(b'*bOld)-1)<1e-10
             W(:,p)=b;
             break;
         end

        i=i+1;
    end
end

以及快速参考的wiki算法：

最佳答案

首先，我不明白为什么代码中始终为零的术语仍然存在：

wp = ((1-u)*t'*g*wp+u*X*g)/M-mean(dg)*wp;

以上可简化为：

wp = X*g/M-mean(dg)*wp;

同时删除u，因为它总是1。
其次，我认为下面这句话是错误的：

t = X'*b;

正确的表达式是：

t = X'*wp;

现在让我们看一下这里的每个变量让我们参考
w=e{xg（wtx）t}-e{g'（wtx）}w
作为迭代方程。
X是您的输入数据，即迭代方程中的x。
wp是权重向量，即迭代方程中的w。其初始值是随机的。
g是非二次非线性函数的一阶导数，即迭代方程中的（wtx）
dg是g的一阶导数，即迭代方程中的（wTX）
M虽然它的定义没有显示在您提供的代码中，但我认为它应该是X的大小。
了解了所有变量的含义后，我们现在可以试着理解代码了。

    t = X'*b;

以上行计算wtx。

    g = t.^3;

以上行计算g（wtx）=（wtx）3。注意g（u）可以是任何方程，只要f（u），其中g（u）=df（u）/du是非线性和非二次的。

    dg = 3*t.^2;

上述行计算g的导数。

    wp = X*g/M-mean(dg)*wp;

Xg显然计算了xg（wtx）。Xg/M计算Xg的平均值，它相当于e{xg（wtx）t}。
mean(dg)是E{g'（wTX）}，在方程中乘以wp或w。
现在你有了牛顿-拉斐逊方法所需要的。

关于algorithm - 了解FastICA实现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43421250/

WTX

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