Resumen

En este artículo, hacemos uso de los datos bidimensionales obtenidos a través de la incrustación de vecindario estocástico t (t-SNE) cuando se aplica a datos de alta dimensionalidad de caracteres y números manuscritos en urdu. Las instancias del conjunto de datos utilizadas para el trabajo experimental se clasifican en múltiples clases según la similitud de forma. Realizamos tres tareas en un orden disciplinado; a saber, (i) generamos un conjunto de datos de vanguardia tanto de los caracteres urdu manuscritos como de los números invitando a varios participantes nativos de urdu de diferentes grupos sociales y académicos, ya que hasta la fecha no existe un conjunto de datos de este tipo disponible públicamente, luego (ii) aplicamos enfoques clásicos de reducción de dimensionalidad y visualización de datos como Análisis de Componentes Principales (PCA), Autoencoders (AE) en comparación con la incrustación de vecindario estocástico t (t-SNE), y (iii) utilizamos las dimensiones reducidas obtenidas a través de PCA, AE y t-SNE para

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Datos; T-sne; Caracteres escritos a mano en urdu; Números; Reducción de dimensionalidad; Red neuronal convolucional
• Keywords:Data; T-sne; Urdu handwritten characters; Numerals; Dimensionality reduction; Convolution neural network