深度學習的技術

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）.

文章目录表示学习特征工程与表示学习深度学习的表示学习注：深度学习不等于多层神经网络什么时候用「手工提取」什么时候用「表示学习」？关于特征表示 ...

今天我們說明機器學習內的名詞： 特徵(features) 與 標籤(labels) ，未來也會用這個說法。 ... 像上面這樣，我們將 皺 用 1 表示、平滑用 0 表示。

我們可以透過回去看對應的特徵值（是否有輪子的分數、是否是金屬色的分數）來評估為什麼分類器會做出這樣的判斷。 而深度學習的作法如下：. 1. 將影像輸入好訓練的模型， ...

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 ...