表征学习 在机器学习中特征学习feature learning或表征学习representation learning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现实世界中的数据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征并且将其表达出來成為了一個重要挑戰传统的手动提取特征需要大量的人力并且依赖于非常专业的知识同时还不便于推广这就要求特征学习技术的整体设计非常有效自动化并且易于推广 特征学习可以被分为两类监督的和无监督的类似于机器学习 在监督特征学习中被标记过的数据被当做特征用来学习例如神经网络多层感知器监督字典学习 在无监督特征学习中未被标记过的数据被当做特征用来学习例如无监督字典学习独立成分分析自动编码矩阵分解 各种聚类分析及其变形