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使用机器学习来发掘表示本身#xff0c;而不仅仅把表示映射到输出。 表示学习算法的典型例子为自编码器(autoencoder)。自编码器由一个编码器(encoder)函数和一个解码器(decoder) 函数组合而成。
编码器#xff1a;将输入数据转换为一种…表示学习(representation learning)
使用机器学习来发掘表示本身而不仅仅把表示映射到输出。 表示学习算法的典型例子为自编码器(autoencoder)。自编码器由一个编码器(encoder)函数和一个解码器(decoder) 函数组合而成。
编码器将输入数据转换为一种不同的表示。解码器将这个新的表示转换回原来的形式。训练目标输入数据经过编码器和解码器之后尽可能多地保留信息同时希望新的表示有各种好的特性。变差因素(factors of variation)设计特征或设计用于特征学习的算法时目标通常是分离出能解释观察数据的变差因素。当分析语音记录时变差因素包括说话者的年龄、性别、口音和说的词语等当分析汽车的图像时变差因素包括汽车的位置、颜色、太阳的角度和亮度等。
从原始数据中提取如此高层次、抽象的特征是非常困难的。许多诸如说话口音这样的变差因素只能通过对数据进行复杂的、接近人类水平的理解来辨识。
深度学习(deep learning)
深度学习通过其它较为简单的概念构建复杂的概念解决了表示学习中的核心问题。 深度学习模型典型例子是前馈深度网络或多层感知机(multilayer perceptron, MLP)。
