論文の概要: Partial Least Square Regression via Three-factor SVD-type Manifold Optimization for EEG Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04324v1
• Date: Tue, 9 Aug 2022 11:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:51:48.059595
• Title: Partial Least Square Regression via Three-factor SVD-type Manifold Optimization for EEG Decoding
• Title（参考訳）: 脳波復号のための3要素SVD型マニフォールド最適化による最小二乗回帰
• Authors: Wanguang Yin, Zhichao Liang, Jianguo Zhang, Quanying Liu
• Abstract要約: 双グラスマン多様体 (PLSRbiGr) の最適化による部分最小二乗回帰(PLSR)の解法を提案する。 qlPLSRbiGrは、運動画像(MI)における脳波信号を復号する様々な実験と、定常視覚誘発電位(SSVEP)タスクで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0204191666595595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Partial least square regression (PLSR) is a widely-used statistical model to reveal the linear relationships of latent factors that comes from the independent variables and dependent variables. However, traditional methods \ql{ to solve PLSR models are usually based on the Euclidean space, and easily getting} stuck into a local minimum. To this end, we propose a new method to solve the partial least square regression, named PLSR via optimization on bi-Grassmann manifold (PLSRbiGr). \ql{Specifically, we first leverage} the three-factor SVD-type decomposition of the cross-covariance matrix defined on the bi-Grassmann manifold, converting the orthogonal constrained optimization problem into an unconstrained optimization problem on bi-Grassmann manifold, and then incorporate the Riemannian preconditioning of matrix scaling to regulate the Riemannian metric in each iteration. \ql{PLSRbiGr is validated} with a variety of experiments for decoding EEG signals at motor imagery (MI) and steady-state visual evoked potential (SSVEP) task. Experimental results demonstrate that PLSRbiGr outperforms competing algorithms in multiple EEG decoding tasks, which will greatly facilitate small sample data learning.
• Abstract（参考訳）: 部分最小二乗回帰 (PLSR) は、独立変数と依存変数からの潜在因子の線形関係を明らかにするために広く用いられる統計モデルである。 しかし、plsrモデルを解く伝統的なメソッドである \ql{ は通常ユークリッド空間に基づいており、局所的な最小値に固定される。 そこで本研究では,双グラスマン多様体 (PLSRbiGr) の最適化により最小二乗回帰を解く手法を提案する。 まず、双グラスマン多様体上で定義される交叉共分散行列の3要素SVD型分解を利用し、直交制約付き最適化問題を双グラスマン多様体上の非制約最適化問題に変換し、その後、行列スケーリングのリーマン事前条件を組み込んで各反復においてリーマン計量を規制する。 運動画像(MI)における脳波信号をデコードするための様々な実験と、定常的視覚誘発電位(SSVEP)タスクにより、ql{PLSRbiGrが検証される。 実験の結果、PLSRbiGrは複数のEEGデコーディングタスクにおいて競合するアルゴリズムよりも優れており、小さなサンプルデータ学習を大幅に促進することが示された。

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