畳み込みニューラル ネットワーク障害診断モデルに基づく t-SNE 機能の視覚化

1. t-sne可視化の基本概念

1. 多様体学習は
   、非線形次元削減へのアプローチです。このタスクのアルゴリズムは、多くのデータ セットの次元数が人為的に高くなっているだけであるという考えに基づいています。多様体は、非線形次元削減手法です
   。このタスクのアルゴリズムは、多くのデータセットは単純に人工的に高次元になっているという考えに基づいています。
   多様体学習は、データ内の非線形構造に敏感になるように PCA のような線形フレームワークを一般化する試みと考えることができます。教師ありバリアントは存在しますが、典型的な多様体学習問題は教師なしです。つまり、データの高次元構造を学習します。所定のデータを使用せずにデータ自体を使用する