慢特征分析与后继表示之间的关系
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对慢特征分析与后继表示之间的关系进行了详细比较，揭示了它们在数学特性及信息敏感性方面的相似性。研究结果表明，多种慢特征分析算法的变体可以在马尔可夫决策过程（MDP）中应用，并构建出一系列与后继表示相关的特征值问题，进一步展示了慢特征分析能够生成与后继表示相似的空间字段。
本研究通过主成分分析（PCA）研究ResNet-18在CIFAR-10上的特征表示对分类性能的影响。结果表明，仅需20%的特征空间方差即可实现高精度分类，前100个主成分决定了k-NN和NCC的性能。研究还与神经崩溃现象相关联，并通过线性仿射模型展示了三种可解释的特征表示，其中仿射线性模型效果最佳。
