Rastgele Fourier özellikleri çekirdek işlevlerine yaklaşım sağlar. SVM'ler ve Gauss süreçleri gibi çeşitli çekirdek yöntemleri için kullanılırlar.
Bugün, TensorFlow uygulamasını kullanmayı denedim ve özelliklerimin yarısı için negatif değerler aldım. Anladığım kadarıyla, bu olmamalı.
Bu yüzden --- beklediğim gibi - özelliklerin [0,1] içinde yaşaması gerektiğini söyleyen orijinal makaleye geri döndüm . Ancak açıklaması (aşağıda vurgulanmıştır) benim için anlamlı değildir: kosinüs işlevi [-1,1] 'in herhangi bir yerinde değerler üretebilir ve görüntülenen noktaların çoğunun negatif kosinüs değerleri vardır.
Muhtemelen bariz bir şeyi özlüyorum, ancak birisi ne olduğunu gösterebilirse memnun olurum.
