The implementation of partial least squares with artificial neural network architecture

机译：局部最小二乘的人工神经网络架构实现

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The widely used multivariate analysis method, partial least squares (PLS) regression is mapped to the general multilayer architecture of artificial neural networks. This architecture can be viewed as a parallel implementation of PLS method in the weight matrix of input-to-hidden layer. The nature of the PLS approach is comparable to the well-known backpropagation (BP) method, which also utilizes the input-output pair for error correction. This novel concept provides a way to view the statistical meaning of the extracted feature in BP method. Apart from the traditional views of principal component, which results from the autocorrelation of input patterns, this is the first time a different statistical description of the resultant weight matrix been proposed.

机译：广泛使用的多元分析方法，偏最小二乘（PLS）回归被映射到人工神经网络的一般多层体系结构。这种架构可以看作是输入到隐藏层权重矩阵中PLS方法的并行实现。 PLS方法的性质可与众所周知的反向传播（BP）方法相提并论，该方法也利用输入输出对进行纠错。这个新颖的概念提供了一种在BP方法中查看提取特征的统计意义的方法。除了传统的主成分视图（其源于输入模式的自相关）之外，这是首次提出对所得权重矩阵进行不同的统计描述的方法。

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来源
《Engineering in Medicine and Biology Society, 1998. Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE》|1998年|P.1341-1343|共3页
会议地点
作者
Tzu-Chien Hsiao; Chii-Wann Lin;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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