Adaptive dimensionality reduction for neural network-based online principal component analysis

“Principal Component Analysis” (PCA) is an established linear technique for dimensionality reduction. It performs an orthonormal transformation to replace possibly correlated variables with a smaller set of linearly independent variables, the so-called principal components, which capture a large por...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:PloS one Ročník 16; číslo 3; s. e0248896
Hlavní autoři: Migenda, Nico, Möller, Ralf, Schenck, Wolfram
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: United States Public Library of Science 30.03.2021
Public Library of Science (PLoS)
Témata:
ISSN:1932-6203, 1932-6203
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.