Випадкові функції Фур'є забезпечують наближення до функцій ядра. Вони використовуються для різних методів ядра, таких як SVM та процеси Гаусса.
Сьогодні я спробував використовувати реалізацію TensorFlow, і я отримав від’ємні значення для половини моїх функцій. Як я розумію, цього не повинно статися.
Тож я повернувся до оригінального документу , який --- як я очікував - говорить, що функції повинні жити в [0,1]. Але його пояснення (виділене нижче) для мене не має сенсу: функція косинуса може створювати значення в будь-якій точці [-1,1], і більшість відображених точок мають негативні значення косинуса.
Я, мабуть, пропускаю щось очевидне, але буду вдячний, якщо хтось може вказати, що це таке.
