การฝังเพื่อนบ้านแบบเฟ้นสุ่มแจกแจง t

ไฟล์:T-SNE visualisation of word embeddings generated using 19th century literature.png|thumb|การใช้ t-SNE สำหรับการฝังคำ เพื่อให้เห็นภาพการแจกแจงของคำ
ไฟล์:T-SNE Embedding of MNIST.png|thumb|ชุดข้อมูล MNIST ที่ทำการฝังให้อยู่ในสองมิติโดยใช้ t-SNE
การฝังเพื่อนบ้านแบบเฟ้นสุ่มแจกแจง t (t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE) เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับการแสดงข้อมูลมิติสูงด้วยการกำหนดตำแหน่งข้อมูลแต่ละจุดในแผนที่สองมิติหรือสามมิติ โดยมีพื้นฐานจากขั้นตอนวิธีการฝังเพื่อนบ้านแบบเฟ้นสุ่มที่พัฒนาขึ้นครั้งแรกโดยเจฟฟรีย์ ฮินตัน และ แซม โรไวส์ (Sam Roweis) แล้วได้รับการเสนอรูปแบบการแจกแจงที โดย เลาเรินส์ ฟัน แดร์ มาเติน (Laurens van der Maaten) และฮินตัน วิธีนี้เป็นการลดมิติแบบไม่เชิงเส้น ซึ่งเหมาะสำหรับการฝังข้อมูลมิติสูงลงในพื้นที่มิติต่ำ (2 มิติ หรือ 3 มิติ) สำหรับการแสดงให้เห็นเป็นภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อจัดเรียงชุดข้อมูลมิติสูงใน 2 หรือ 3 มิติ ชุดที่คล้ายกันจะสัมพันธ์กับความน่าจะเป็นสูงในบริเวณใกล้เคียง และชุดที่แตกต่างกันจะสัมพันธ์กันในบริเวณที่ห่างไกล
ขั้นตอนวิธี t-SNE โดยหลักแล้วประกอบด้วย 2 ขั้นตอน โดยขั้นแรก คือการสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นเพื่อให้คู่ของข้อมูลมิติสูงแต่ละคู่มีแนวโน้มที่จะเลือกกลุ่มที่คล้ายกัน ในขณะที่ชุดที่แตกต่างจะมีความน่าจะเป็นที่จะอยู่กลุ่มเดียวกันน้อย ขั้นตอนต่อมาคือ กำหนดการแจกแจงความน่าจะเป็นที่คล้ายกันสำหรับเซตบนแผนที่มิติต่ำ และค้นหาตำแหน่งของจุดในแผนที่มิติต่ำที่จะลดไดเวอร์เจนซ์คัลแบ็ก–ไลบ์เลอร์ระหว่างการแจกแจงทั้งสองให้เหลือน้อยที่สุด ขั้นตอนวิธีดั้งเดิมใช้ระยะทางแบบยุคลิด เป็นการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างจุดสองจุด แต่จำเป็นต้องแก้ไขอย่างเหมาะสมตามความจำเป็น
t-SNE ถูกนำมาใช้เพื่อแสดงภาพในการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการวิจัยด้านความมั่นคงคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ดนตรี การวิจัยมะเร็ง ชีวสารสนเทศศาสตร์ และการประมวลผลสัญญาณทางชีวการแพทย์ นอกจากนี้ยังมักใช้เพื่อแสดงภาพตัวแทนระดับสูงที่เรียนรู้จากโครงข่ายประสาทเทียม
แม้ว่ามักจะมองเห็นกลุ่มก้อนได้ในแผนภาพ t-SNE แต่ก็จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับพารามิเตอร์ t-SNE เนื่องจากกลุ่มก้อนที่มองเห็นอาจเปลี่ยนไปอย่างมากโดยขึ้นกับพารามิเตอร์ที่เลือก กลุ่มก้อนดังกล่าวยังสามารถปรากฏขึ้นมาได้จากข้อมูลที่ไม่ใช่กลุ่มก้อนจริง นั่นคืออาจทำให้ได้กลุ่มก้อนปลอม ดังนั้นจึงอาจจำเป็นต้องค้นหาซ้ำโดยเลือกพารามิเตอร์และตรวจสอบผลลัพธ์ใหม่ t-SNE มักจะสามารถกู้คืนกลุ่มก้อนที่แยกจากกันได้ดี ได้มีการสาธิตให้เห็นถึงรูปแบบที่เรียบง่ายของรูปร่างกลุ่มสเปกตรัมโดยการเลือกพารามิเตอร์พิเศษแล้ว

**รายละเอียด**
สมมุติว่ามีชุดข้อมูล  ตัวที่แสดงค่าหลายมิติ  วัตถุประสงค์ของเราคือแสดงชุดข้อมูลนี้ในรูปของ  ที่มีจำนวนมิติต่ำกว่าที่สามารถสะท้อนให้เห็นถึงลักษณะความคล้ายคลึงกันของชุดข้อมูลมิติสูง
พารามิเตอร์สำหรับ t-SNE ได้แก่ ค่าความงุนงง (perplexity) ของพารามิเตอร์ฟังก์ชันการสูญเสียและจำนวนการคำนวณวนซ้ำ  ของพารามิเตอร์การปรับให้เหมาะสม, อัตราการเรียนรู้ , โมเมนตัม  ฟัน แดร์ มาเติน ได้อธิบายไว้ว่าสมรรถนะของ t-SNE ไม่ค่อยขึ้นกับค่าความงุนงง โดยค่าความงุนงงที่เหมาะสมที่สุดนั้นต่างกันไปขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ แต่โดยทั่วไปจะอยู่ระหว่าง 5 ถึง 50
ขั้นแรก เราคำนวณความคล้ายคลึงกันของแต่ละคู่สำหรับชุดข้อมูลมิติสูง ฟัน แดร์ มาเติน และ ฮินตัน ได้อธิบายว่า "ถ้าเลือกจุดข้อมูล  โดยอิงตาม  ให้เป็นสัดส่วนกับการแจกแจงความหนาแน่นความน่าจะเป็นแบบปรกติที่มีใจกลางอยู่ที่  แล้ว ความคล้ายคลึงกันระหว่าง  กับ  จะแสดงได้เป็นความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข "
 
โดยสำหรับจุดเดียวกันจะได้ว่า 
คือค่าเบี่ยงเบนของการแจกแจงปรกติ ซึ่งอาจหาได้โดยวิธีแบ่งครึ่ง เป็นไปตามความสัมพันธ์ความงุนงงดังต่อไปนี้
 
 
ในที่นี้  คือเอนโทรปีของข้อมูล หากกระจุกกันอยู่อย่างหนาแน่นในพื้นที่แคบแล้ว  จะเป็นค่าที่มีขนาดเล็ก
จากนั้นความน่าจะเป็นร่วม  คำนวณได้โดยใช้สูตรต่อไปนี้
 
โดยในกรณี  จะกลายเป็น 0 (นั่นคือ )
ให้ผลเฉลยตั้งต้น  ได้จากการสุ่มตัวอย่างของการแจกแจงแบบเกาส์เซียนที่มีค่าเฉลี่ยเป็น 0
สุดท้าย ให้ทำซ้ำ T ครั้ง หาผลเฉลย  ในขั้นตอนต่อไปตั้งแต่ขั้น t=1 ถึง t=T
คำนวณความคล้ายคลึงมิติต่ำสำหรับ  ซึ่งเป็ผลเฉลยที่ t-1  
ความน่าจะเป็นร่วมโดยใช้การแจกแจงที (การแจกแจงโคชี) โดยมีองศาเสรีเป็น 1
 
อย่างไรก็ตาม จะให้ค่าเป็น 0 สำหรับคู่ที่มีจุดเดียวกัน 
ให้ไดเวอร์เจนซ์คัลแบ็ก–ไลบ์เลอร์สำหรับการแจกแจง P ของ  และการแจกแจง Q ของ  เป็นฟังก์ชันเป้าหมาย แล้วหาผลเฉลย  ที่ทำให้มีค่าต่ำที่สุด
 
คำนวณความชันของฟังก์ชันเป้าหมายสำหรับแต่ละ i
 
ความชันของฟังก์ชันเป้าหมายและคำนวณหาผลเฉลย  ลำดับที่ t จากคำตอบก่อนหน้า
 
การแสดงผลเฉลย  ด้วยภาพทำให้สามารถเข้าใจกลุ่มของชุดข้อมูลที่มีมิติสูงได้

**ข้อเสีย**
 ยังไม่ชัดเจนว่าจะดำเนินการลดมิติทั่วไปอย่างไร- มีสมบัติที่ค่อนข้างเป็นเฉพาะที่ทำให้มีความอ่อนไหวต่อคำสาปของมิติข้อมูลโดยธรรมชาติ
** ฟังก์ชันเกาส์เซียนใช้ระยะทางแบบยุคลิด  จึงได้รับผลจากคำสาปของมิติ และสูญเสียความสามารถในการแยกแยะข้อมูลตามระยะทางสำหรับมิติสูง  จะกลายเป็นมีค่าเกือบเท่ากัน เพื่อบรรเทาปัญหานี้ จึงได้มีการเสนอวิธีการที่ระยะห่างจะถูกปรับโดยการแปลงกำลังตามขนาดเฉพาะของแต่ละจุด- ไม่รับประกันว่าฟังก์ชันเป้าหมาย t จะลู่เข้าที่ค่าต่ำสุดวงกว้าง
** แม้ว่าจะมีพารามิเตอร์และขั้นตอนวิธีเหมือนกัน ก็อาจได้ผลเฉลยที่แตกต่างกัน

**อ้างอิง**
หมวดหมู่:การวิเคราะห์ข้อมูล
หมวดหมู่:การเรียนรู้ของเครื่อง
หมวดหมู่:การลดมิติ