深度 學習 特徵 表示

深度學習的好處是用非監督式或半監督式（英語：Semi-supervised learning）的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工取得特徵。 表徵學習的目標是尋求更好的表示方法 ...

因此，深度的機器學習模型需要具備類似的特徵，即深度的機器學習模型可以提取觀察 ... 分散式表示系統是由一組資訊計算單元共同完成的，每一個概念都由不止1個資訊計算 ...

4.3、結構性特徵表示. 4.4、需要有多少個特徵？ 五、Deep Learning的基本思想. 六、淺層學習（Shallow Learning）和深度學習（Deep Learning）.

特征提取（英語：Feature extraction）在機器學習、模式识别和圖像處理中有很多的應用。 ... 和公尺表示，或是影像中像素的重複性），這些資料可以被轉換成化簡後的特徵 ...

如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？ 1.1、特征表示的粒度. 学习算法在一个什么粒度上的 ...