text: Это позволяет взять логарифм в равенстве выше, что даёт логарифм функции правдоподобия ln ⁡ L ( W ) = ∑ i ∑ t ln ⁡ p s ( w i T x t ) + N ln ⁡ | det W | {\displaystyle \ln \mathbf {L(W)} =\sum _{i}\sum _{t}\ln p_{s}(w_{i}^{T}x_{t})+N\ln |\det \mathbf {W} |} Если мы подставим широко используемую модель плотности вероятности с высоким коэффициентом эксцесса для источников сигналов p s = ( 1 − tanh ⁡ ( s ) 2 ) {\displaystyle p_{s}=(1-\tanh(s)^{2})} , мы получим ln ⁡ L ( W ) = 1 N ∑ i M ∑ t N ln ⁡ ( 1 − tanh ⁡ ( w i T x t ) 2 ) + ln ⁡ | det W | {\displaystyle \ln \mathbf {L(W)} ={1 \over N}\sum _{i}^{M}\sum _{t}^{N}\ln(1-\tanh(w_{i}^{T}x_{t})^{2})+\ln |\det \mathbf {W} |} Матрица W {\displaystyle \mathbf {W} } , максимизирующая эту функцию, является оценкой максимального правдоподобия.