Manifold alignment
மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு என்பது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளின் ஒரு வகுப்பாகும், இது தரவுகளின் தொகுப்புகளுக்கு இடையில் கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது, ஏனெனில் அசல் தரவுத் தொகுப்புகள் ஒரு பொதுவான பன்மடங்கு மீது உள்ளன. 2003 ஆம் ஆண்டில் ஹாம், லீ மற்றும் சவுல் ஆகியோரால் இந்த கருத்து முதன்முதலில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது, இது உயர் பரிமாண திசையன்களின் தொகுப்புகளை தொடர்புபடுத்துவதற்கான பொதுவான சிக்கலுக்கு பன்மடங்கு தடையை சேர்க்கிறது. கண்ணோட்டம் மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு ஒத்த உருவாக்கும் செயல்முறைகளால் உற்பத்தி செய்யப்படும் வேறுபட்ட தரவுத் தொகுப்புகள் ஒத்த அடிப்படை பன்மடங்கு பிரதிநிதித்துவத்தைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் என்று கருதுகிறது. ஒவ்வொரு அசல் இடத்திலிருந்தும் பகிரப்பட்ட பன்மடங்கு வரை கணிப்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், கடிதங்கள் மீட்கப்பட்டு, ஒரு களத்திலிருந்து அறிவை மற்றொரு களத்திற்கு மாற்ற முடியும். பெரும்பாலான பன்மடங்கு சீரமைப்பு நுட்பங்கள் இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகளை மட்டுமே கருத்தில் கொள்கின்றன, ஆனால் கருத்து தன்னிச்சையாக பல ஆரம்ப தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு விரிவடைகிறது. இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகளை சீரமைக்கும் விஷயத்தைக் கவனியுங்கள், மற்றும், மற்றும் உடன். மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு வழிமுறைகள் இரண்டையும் ஒரு புதிய டி-பரிமாண இடைவெளியில் திட்டமிட முயற்சிக்கின்றன, அதாவது கணிப்புகள் இரண்டும் தொடர்புடைய புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தூரத்தைக் குறைக்கின்றன மற்றும் அசல் தரவின் உள்ளூர் பன்மடங்கு கட்டமைப்பைப் பாதுகாக்கின்றன. திட்ட செயல்பாடுகள் குறிக்கப்படுகின்றனஃ மற்றும் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான பைனரி கடித மேட்ரிக்ஸைக் குறிக்கலாம்ஃ தரவுத் தொகுப்புகளுக்குள் புள்ளி வாரியான ஒற்றுமைகளைக் குறிக்கலாம் மற்றும் குறிக்கலாம். இது வழக்கமாக ஒரு k-அருகிலுள்ள அண்டை வரைபடத்தின் அருகிலுள்ள மேட்ரிக்ஸின் வெப்ப கர்னலாக குறியிடப்படுகிறது. இறுதியாக, ஒரு குணகத்தை அறிமுகப்படுத்தவும், இது 'பல மடங்கு கட்டமைப்பைப் பாதுகாக்கவும்' இலக்கின் எடையை சரிசெய்ய ட்யூன் செய்யப்படலாம், அதற்கு எதிராக 'தொடர்புடைய புள்ளி தூரங்களைக் குறைக்கவும்' இலக்கு. இந்த வரையறைகளுடன், பன்மடங்கு சீரமைப்புக்கான இழப்பு செயல்பாட்டை எழுதலாம்ஃ இந்த உகப்பாக்கம் சிக்கலைத் தீர்ப்பது கூட்டு மேட்ரிக்ஸின் கிராஃப் லாப்லாசியனைப் பயன்படுத்தி ஒரு பொதுவான ஐகென் மதிப்பு சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கு சமம், ஜிஃ இன்டர்-டேட்டா கடிதங்கள் மேலே விவரிக்கப்பட்ட வழிமுறைக்கு உள்ளீட்டு தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு இடையில் முழு ஜோடி வாரியான கடிதத் தகவல் தேவைப்படுகிறது; ஒரு மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் முன்னுதாரணம். இருப்பினும், இந்த தகவல் பொதுவாக நிஜ உலக பயன்பாடுகளில் பெறுவது கடினம் அல்லது சாத்தியமற்றது. சமீபத்திய ஆராய்ச்சி மைய பன்மடங்கு சீரமைப்பு வழிமுறையை அரை மேற்பார்வை, மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் பல-நிகழ்வு அமைப்புகளுக்கு விரிவுபடுத்தியுள்ளது. ஒரு படி எதிராக இரண்டு படி சீரமைப்பு மேலே விவரிக்கப்பட்ட வழிமுறை ஒரு "ஒரு படி" சீரமைப்பைச் செய்கிறது, ஒரே நேரத்தில் இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகளுக்கும் உட்பொதிப்புகளைக் கண்டறிகிறது. சற்று மாற்றியமைக்கப்பட்ட செயல்முறையைப் பின்பற்றி, "இரண்டு-படி" சீரமைப்புகளுடனும் இதேபோன்ற விளைவை அடைய முடியும்ஃ ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு தரவையும் குறைந்த பரிமாண இடைவெளியில் சுயாதீனமாக திட்டமிடுங்கள், பல்வேறு பரிமாணக் குறைப்பு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தவும். உட்பொதிக்கப்பட்ட தரவுகளில் நேரியல் பன்மடங்கு சீரமைப்பைச் செய்யுங்கள், முதல் தரவுத் தொகுப்பை சரிசெய்து, ஒவ்வொரு கூடுதல் தரவுத் தொகுப்பையும் முதல் பன்மடங்கு வரைபடமாக்குங்கள். இந்த அணுகுமுறை தேவையான கணக்கீட்டை சிதைப்பதன் நன்மையைக் கொண்டுள்ளது, இது நினைவக மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது மற்றும் இணையான செயல்பாடுகளை அனுமதிக்கிறது. நேரியல் (அம்சம்-நிலை) கணிப்புகள் அல்லது நேரியல் அல்லாத (எடுத்துக்காட்டு-நிலை) உட்பொதிப்புகளைக் கண்டறிய இன்ஸ்டன்ஸ்-லெவல் மற்றும் அம்ச-நிலை கணிப்புகள் மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பைப் பயன்படுத்தலாம். இன்ஸ்டன்ஸ்-லெவல் பதிப்பு பொதுவாக மிகவும் துல்லியமான சீரமைப்புகளை உருவாக்கும் அதே வேளையில், கற்ற உட்பொதிப்பை பெரும்பாலும் அளவுருவாக மாற்றுவது கடினம் என்பதால் இது ஒரு பெரிய அளவிலான நெகிழ்வுத்தன்மையை தியாகம் செய்கிறது. அம்ச-நிலை கணிப்புகள் எந்தவொரு புதிய நிகழ்வுகளையும் பன்மடங்கு இடத்தில் எளிதில் உட்பொதிக்க அனுமதிக்கின்றன, மேலும் கணிப்புகள் அசல் தரவு பிரதிநிதித்துவங்களுக்கு இடையில் நேரடி வரைபடங்களை உருவாக்க இணைக்கப்படலாம். அறிவு-பரிமாற்ற பயன்பாடுகளுக்கு இந்த பண்புகள் குறிப்பாக முக்கியமானவை. ஒவ்வொரு கார்பஸும் வெவ்வேறு பரிமாணத்தில் இருந்தாலும் கூட, பகிரப்பட்ட பன்மடங்கு மீது இருக்கும் பல கார்போராவுடன் உள்ள சிக்கல்களுக்கு பயன்பாடுகள் மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு பொருத்தமானது. பல நிஜ உலக பிரச்சினைகள் இந்த விளக்கத்திற்கு பொருந்துகின்றன, ஆனால் பாரம்பரிய நுட்பங்கள் ஒரே நேரத்தில் அனைத்து கார்போராவையும் பயன்படுத்திக் கொள்ள முடியாது. மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு பரிமாற்றக் கற்றலை எளிதாக்குகிறது, இதில் ஒரு களத்தின் அறிவு தொடர்புடைய களங்களில் கற்றலைத் தொடங்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. பன்மடங்கு சீரமைப்பின் பயன்பாடுகள் பின்வருமாறுஃ குறுக்கு மொழி தகவல் மீட்டெடுப்பு/தானியங்கி மொழிபெயர்ப்பு ஆவணங்களை சொல் எண்ணிக்கையின் திசையனாகக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், பன்மடங்கு சீரமைப்பு வெவ்வேறு மொழிகளின் ஆவணங்களுக்கிடையேயான வரைபடத்தை மீட்டெடுக்க முடியும். குறுக்கு மொழி ஆவணத் தொடர்புகளைப் பெறுவது ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது, குறிப்பாக ஐரோப்பிய ஒன்றியம் போன்ற பல மொழி அமைப்புகளிடமிருந்து. வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான கொள்கை மற்றும் மாநில பிரதிநிதித்துவங்களின் பரிமாற்றக் கற்றல் புரத என். எம். ஆர் கட்டமைப்புகளின் சீரமைப்பு பிற ரோபோக்களால் உருவாக்கப்பட்ட தரவைப் பகிர்வதன் மூலம் ரோபாட்டிக்ஸில் மாதிரி கற்றலை துரிதப்படுத்துதல் மேலும் காண்க மனிஃபோல்ட் கருதுகோள் குறிப்புகள் மேலும் படிக்க சாங் வாங்-இன் மேனிஃபோல்ட் சீரமைப்பு கண்ணோட்டம் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள்