在机器学习中，特征学习或表征学习是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而，在我们现实世界中的数据例如图片，视频，以及传感器的测量值都非常的复杂，冗余并且多变。那么，如何有效的提取出特征并且将其表达出来就显得非常重要。传统的手动提取特征需要大量的人力并且依