Framgången för maskininlärningsalgoritmer beror i allmänhet på datarepresentation, och vi tror att detta beror på att olika representationer kan snärja och dölja mer eller mindre de olika förklarande faktorerna för variation bakom data. Även om specifik domän kunskap kan användas för att hjälpa design representationer, lärande med generiska tidigare kan också användas, och sökandet efter AI motiverar utformningen av mer kraftfulla representation-learning algoritmer genomföra sådana tidigare. I detta dokument granskas det arbete som nyligen utförts inom området oövervakat lärande och djupinlärning, som omfattar framsteg inom probabilistiska modeller, autokodare, mångfacetterat lärande och djupa nätverk. Detta motiverar långsiktiga obesvarade frågor om lämpliga mål för att lära sig bra representationer, för datorrepresentationer (dvs. slutsatser) och de geometriska sambanden mellan representationsinlärning, täthetsuppskattning och mångfaldig inlärning.
Det har varit allmänt accepterat att olika representationer kan trassla in och dölja förklarande faktorer för variation i en annan utsträckning inom data Ref.
Representation Learning: A Review and New Perspectives
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}