T-SNE (t-Distributed Sthoctic neighbour Embding) دو یا تین مقداروں میں ہائی-dminsional data کو ظاہر کرنے کی ایک مقبول تکنیک ہے. یہ ایسے نمونے اور پھل لانے میں مدد کرتا ہے جو اصل اعداد میں آسانی سے نظر نہیں آتے. T-SE کے پیچھے پائے گئے ریاضیاتی اصولوں کو بہتر طور پر سمجھنے سے اس کا اطلاق اور تعبیر کر سکتے ہیں۔

کورے کنساس ٹی-ایس آئی کے

T-SNE ہائی-diginal data نقطوں کو ایک قابل اعتماد تقسیم میں تبدیل کر دیتا ہے جو ان کی مساوات کی عکاسی کرتا ہے. پھر یہ ایک کم تقسیمی مرکب کی تلاش کرتا ہے جو ان مساوات کو قریب سے برقرار رکھتا ہے

مڈل فاؤنڈیشنز

ہائیڈیز میں دو نقطوں کے درمیان مشابہت ایک گائى تقسیم کا استعمال کیا جاتا ہے. امکان [fLT] نقطہ نقطہ ] [i دیا گیا ہے:

] جیجائی [[(FLT:1]] = Francc sexp(- ⁇ x [1] - x [FLT]][حوالہ درکار][حوالہ درکار][حوالہ درکار][حوالہ درکار][9/92][2]][حوالہ درکار]]]][حوالہ درکار]]]]][حوالہ درکار]]]]][9/سیپئیشئیش:

یہ ہر نقطہ کے لیے ہمایوں پر ایک قابل اعتماد تقسیم کی وضاحت کرتا ہے۔

= Francc specrip[2]]j ⁇ i + p [i ⁇ j GBE2NGBNGBC] -

جہاں N پوائنٹ کی کل تعداد ہے. کم حدیثی فضاء میں مساوات کو ایک اسٹوڈنٹس ٹی کے استعمال میں ایک درجہ آزادی کے ساتھ ماڈل کیا جاتا ہے:

[فولۃ/0][1][1] = فرنچائز(1 + ⁇ [1]][1] - [i][حوالہ درکار][حوالہ درکار][حوالہ درکار][حوالہ درکار][1][1][1]][حوالہ درکار]][حوالہ درکار]]][=1]]][=1-

غیر متصل

مقصد ذیلی تقسیمات تلاش کرنا ہے [1] جو کول بیک وقت ہائی وے اور کم تقسیم کے درمیان میں کمی کرتی ہے:

KL(P ⁇ Q) = کمیت الک جیانگ پیک [1] لاج پور(FLT:2] [fLT] [FLT] [FLT]] [[FLT]] [[FLT]]][[FLT]]]]] ایک بھارتی فلمی اداکارہ ہے۔

یہ تحصیل تحصیلدار، تحصیل کم تر جموں میں نقطہ نظر کو کم کرنے کے لیے سطحیں طے کرتا ہے. کشش ثقل [FLT] اور [FLT]] [FLT]] [FLT]]] اور [[FLTTT]] [FLTT]] [TTTTTT]]]]]]]] [(5TTTTTTTTT:T]]]]]]]]]] سے مراد ہے.

کُنَّا

T-SE کی ریاضیاتی بنیاد کو سمجھنے میں یہ سمجھنا شامل ہے کہ تشبیہات کو کیسے ماڈل بنایا جاتا ہے اور کیسے ان مساوات کو پورے پیمانے پر برقرار رکھتا ہے. اساساس کی مدد سے پیرامیٹرز اور نظریاتی تفہیم کو مؤثر طریقے سے بیان کرنے میں مدد ملتی ہے۔