Изменения
→Симметричное стохастическое вложение соседей
<tex>q_{i j} = \dfrac {\exp ({ -{\left\Vert y_i - y_j \right\Vert}^2 }) } {\sum\limits_{k \neq l} \exp ({ -{\left\Vert y_k - y_l \right\Vert}^2) } }</tex>,
но то же решение для <tex>p_{i j}</tex> привело бы к проблеме, что для [[Выброс|выброса]] <tex>x_i</tex> <tex>p_{i j}</tex> будет очень маленькой для любого <tex>x_j</tex>, таким образом будет почти нулевой соответствующая дивергенция Кульбака-Лейблера для любого распределения <tex>q_{i j}</tex>. Это означало бы, что положение точки <tex>y_i</tex> определялось бы очень неточно относительно положения других точек и не было бы особой разницы в том, где она расположена. Поэтому Таким образом в симметричном SNE в качестве <tex>p_{i j}</tex> определили такрассматривается следующая величина:
<tex>p_{i j} = \dfrac {p_{i|j} + p_{i|j} } {2|X|}</tex>.
Очевидный плюс такого определения в том, что <tex>\sum\limits_j p_{i j} > \dfrac 1 {2|X|}</tex> для всех точек, что хорошо скажется на выбросах. А также теперь <tex>p_{i j} = p_{j i}</tex>, <tex>q_{i j} = q_{j i}</tex>.
Авторы утверждают, что симметричный SNE вкладывает данные в пространство низкой размерности почти так же как и ассиметричный, а иногда даже лучше.
