Tại sao các tính năng Fourier ngẫu nhiên không âm?

Các tính năng Fourier ngẫu nhiên cung cấp các xấp xỉ cho các hàm kernel. Chúng được sử dụng cho các phương thức kernel khác nhau, như các quy trình SVM và Gaussian.

Hôm nay, tôi đã thử sử dụng triển khai TensorFlow và tôi nhận được các giá trị âm cho một nửa các tính năng của mình. Theo tôi hiểu, điều này không nên xảy ra.

Vì vậy, tôi đã quay lại bài báo gốc , mà --- như tôi mong đợi --- nói rằng các tính năng sẽ tồn tại trong [0,1]. Nhưng lời giải thích của nó (được đánh dấu bên dưới) không có ý nghĩa với tôi: hàm cosine có thể tạo ra các giá trị ở bất cứ đâu trong [-1,1] và hầu hết các điểm được hiển thị đều có giá trị cosin âm.

Tôi có thể thiếu một cái gì đó rõ ràng, nhưng sẽ đánh giá cao nếu ai đó có thể chỉ ra nó là gì.

Rõ ràng, câu được tô sáng là sai (hoặc ít nhất là khó hiểu): có thể là phủ định. Đây không phải là vấn đề vì chúng tôi chỉ quan tâm đến sản phẩm bên trong của chứ không phải .$z(x)$ $z$$z$

"Sản phẩm bên trong" của chỉ có vẻ không chính xác khi tôi sử dụng phương pháp này vì tôi đã trộn lẫn và . Không phải vì đã sai.$z$$z'z$$zz'$$z$