表徵學習

在機器學習中 ， 特徵學習或表徵學習是學習一個特徵的技術的集合 ： 將原始數據轉換成爲能夠被機器學習來有效開發的一種形式 。 它避免了手動提取特徵的麻煩 ， 允許計算機學習使用特徵的同時 ， 也學習如何提取特徵 ： 學習如何學習 。 機器學習任務 ， 例如分類問題 ， 通常都要求輸入在數學上或者在計算上都非常便於處理 ， 在這樣的前提下 ， 特徵學習就應運而生了 。 然而 ， 現實世界中的數據 ， 例如圖片 、 影片 ， 以及感測器的測量值都非常的複雜 、 冗長又多變 ， 如何有效的提取出特徵並且將其表達出來成爲了一個重要挑戰 。 傳統的手動提取特徵需要大量的人力並且依賴於非常專業的知識 。 同時 ， 還不便於推廣 。 這就要求特徵學習技術的整體設計非常有效 ， 自動化 ， 並且易於推廣 。 特徵學習可以被分爲兩類 ： 監督的和無監督的 ， 類似於機器學習 。 在監督特徵學習中 ， 被標記過的數據被當做特徵用來學習 。 例如神經網絡 ， 多層感知器 ， 字典學習 ， 獨立成分分析 ， 自動編碼 ， 矩陣分解 ， 各種聚類分析及其變形 。