Representation Learning 表示学习(简单笔记)
tips:作为知识漏洞,自己记录下笔记!
例子(embedding):
总结:要学习到一种好的高层语义表示(一般为分布式表示),通常需要从底层特征开始,经过多步非线性转换才能得到.连续多次的线性转换等价于一次线性转换.深层结构的优点是可以增加特征的重用性,从而指数级地增加表示能力.因此,表示学习的关键是构建具有一定深度的多层次特征表示。
注:( 内容来自邱锡鹏老师开源书籍《深度学习和神经网络》)
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