深度學習筆記

representation learning

簡單的機器學習需要人為設計特征，但是有時候人并不知道哪些特征更有效。而表示學習可以自主學習特征。
autoencoder是一種典型的表示學習方法:encoder將輸入數(shù)據(jù)轉換為另一種更有效的表達，該表達能夠更高效地用于機器學習。decoder則將接受的表達數(shù)據(jù)還原為原始的表達形式。

deep learning

深度學習通過組合簡單的概念來表達復雜的概念。
(遺留問題:為什么解決了表示學習的核心問題？它們的差異是什么？)

最后編輯于 ：
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯(lián)系作者
平臺聲明：文章內容（如有圖片或視頻亦包括在內）由作者上傳并發(fā)布，文章內容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務。

推薦閱讀更多精彩內容