লোকাল লিনিয়ার এম্বেডিং (এল এল ই) উচ্চ-মাত্রিক ইনপুট থেকে নিম্ন-মাত্রিক উপস্থাপনাগুলি তৈরির জন্য একটি অনন্য লার্নিং পদ্ধতি। এলএলই এর সাধারণ ধারণা হল মূল তথ্য সেটের আশেপাশের কিছু জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য বজায় রাখার সময় নিম্ন-মাত্রিক পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে মূল উচ্চ-মাত্রিক ডেটা পুনঃনির্মাণ করা। এলএলই (LLE) এর দুটি প্রধান ধাপ রয়েছে। প্রথম পদক্ষেপটি হল - "পাশাপাশি-সংরক্ষণের" জন্য, যেখানে প্রতিটি ইনপুট ডেটা পয়েন্ট Xi কে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের ওজনযুক্ত সমষ্টি হিসাবে পুনঃনির্মিত করা হয় এবং সর্বোত্তম ওজনের গড় বর্গ পুনর্নির্মাণের ত্রুটির প্রতিটি বিন্দুর সঙ্গে যুক্ত ওজন সংহত থাকে। দ্বিতীয় ধাপটি হল - "মাত্রা হ্রাসকরণ" এর জন্য নিম্ন-মাত্রিক স্থানটিতে ভেক্টরগুলি সন্ধান করে যা প্রথম ধাপে অপ্টিমাইজেশন করা ওজনগুলি ব্যবহার করে প্রতিনিধিত্ব ত্রুটি কমিয়ে দিতে পারে। উল্লেখ্য যে প্রথম ধাপে, ওজন স্থির ডেটা দ্বারা অপ্টিমাইজ করা হয়, যা অন্তত স্কয়ার সমস্যা হিসাবে সমাধান করা যেতে পারে। দ্বিতীয় ধাপে, নিম্ন-মাত্রিক বিন্দু স্থির ওজনের সাথে অপ্টিমাইজ করা হয়, যা স্পারসে আইগেন ভ্যালু বিচ্ছিন্নকরণের মাধ্যমে সমাধান করা যেতে পারে। প্রথম ধাপে প্রাপ্ত পুনর্গঠিত ওজনগুলি ইনপুট ডেটাতে একটি "অন্তর্নিহিত জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য" ক্যাপচার করে। এটি ধরে নেওয়া হয় যে আসল তথ্য একটি মসৃণ নিম্ন-মাত্রিক অবস্থানে থাকে এবং মূল তথ্যের ওজন দ্বারা গৃহীত "অভ্যন্তরীণ জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য" বিবিধও হতে পারে। এ কারণেই এলইএ্রলই এর দ্বিতীয় ধাপে একই ওজন ব্যবহার করা হয়।

অটোএনকোডার
আনসুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং
লোকাল লিনিয়ার এম্বেডিং
স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ