The implementation of partial least squares with artificial neural network architecture

机译：用人工神经网络架构实现偏最小二乘法

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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：广泛使用的多变量分析方法，部分最小二乘（PLS）回归被映射到人工神经网络的一般多层体系结构。该架构可以被视为在输入到隐藏层的权重矩阵中的PLS方法的并行实现。 PLS方法的性质与众所周知的反向化（BP）方法相当，其还利用输入输出对进行纠错。这种新颖的概念提供了一种方法来查看BP方法中提取的特征的统计含义。除了主要成分的传统视图之外，这是输入模式的自相关的结果，这是第一次提出了所得重量矩阵的不同统计描述。

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来源
《Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》|1998年||共3页
会议地点
作者
Tzu-Chien Hsiao; Chii-Wann Lin; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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作者单位

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会议组织
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正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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