T-SNE וביואינפורמטיקה
קיצורי דרך ל: הבדלים, דמיון, Jaccard דמיון מקדם, אזכור.
הבדל בין T-SNE וביואינפורמטיקה
T-SNE vs. ביואינפורמטיקה
t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) t-SNE) הוא אלגוריתם בלמידה חישובית להורדת ממדים, שפותח על ידי לורנס ואן דר מאטן וג'פרי הינטון. זוהי שיטה לא-ליניארית להורדת ממדים שמתאימה במיוחד להורדת מימד של מרחבים ממימד גבוה למרחבים מממד 2 או 3 (מפות). האלגוריתם ממדל כל אובייקט מהמרחב הרב-ממדי בעזרת נקודה דו־ממדית או תלת־ממדית כך שאובייקטים דומים ימודלו לנקודות קרובות זו לזו, ואובייקטים רחוקים ימודלו לנקודות רחוקות זו מזו. אלגוריתם ה-t-SNE כולל שני שלבים עיקריים. בהתחלה האלגוריתם בונה התפלגות עבור כל זוג אובייקטים ממימד גבוה כך שלאובייקטים דומים יש הסתברות גבוהה להיבחר, בעוד שלאובייקטים לא דומים יש הסתברות נמוכה מאוד (אינפיניטסימלית) להיבחר. שנית, האלגוריתם מגדיר התפלגות באופן דומה עבור כל זוג נקודות במפה ממימד נמוך. לאחר מכן האלגוריתם מנסה להביא למינימום את דיברגנץ קולבק-ליבלר (Kullback–Leibler divergence) בין שתי ההתפלגויות, ביחס למיקומים של הנקודות על המפה. האלגוריתם המקורי משתמש במרחק אוקלידי כדי למצוא מרחק בין שני אובייקטים, אך ניתן להשתמש במטריקות אחרות לחישוב המרחק. אלגוריתם t-SNE שימושי במגוון רחב של תחומים, כגון אבטחת מחשב אישי ברשת, ניתוח מוזיקלי, חקר הסרטן וביואינפורמטיקה. מפת כרומוזום X אנושי (מתוך אתר NCBI). מיפוי גנום האדם הוא אחד מהישגי הביואינפורמטיקה. ביואינפורמטיקה (באנגלית: Bioinformatics), (ביולוגיה חישובית) עוסקת בחקר המידע הביולוגי באמצעות מחשב.
דמיון בין T-SNE וביואינפורמטיקה
T-SNE וביואינפורמטיקה יש להם 1 דבר במשותף (ביוניונפדיה): אלגוריתם.
הרשימה לעיל עונה על השאלות הבאות
- במה נראה T-SNE וביואינפורמטיקה
- מה יש להם במשותף T-SNE וביואינפורמטיקה
- דמיון בין T-SNE וביואינפורמטיקה
השוואה בין T-SNE וביואינפורמטיקה
יש T-SNE 17 יחסים. יש T-SNE 65. כפי שיש להם במשותף 1, מדד הדמיון הוא = 1 / (17 + 65).
אזכור
מאמר זה מציג את מערכת היחסים בין T-SNE וביואינפורמטיקה. כדי לגשת לכל מאמר שממנו הופק המידע, בקר בכתובת:
גישה מהירה יותר מאשר בדפדפן!
