Representation learning
簡介
「表徵學習」（Representation Learning）是機器學習和人工智慧領域的一個概念，其主要關注自動構建有意義和有用的數據表示（特徵或抽象），將原始的高維數據轉換成更緊湊且信息豐富的形式，以捕捉其中重要的潛在模式或特徵。
介紹
在傳統的機器學習方法中，特徵工程通常涉及從數據中手動選擇和創建相關特徵。然而，表示學習的目標是通過直接從數據本身學習特徵表示，通常使用神經網絡和深度學習技術來實現自動化此過程。
表示學習在多個領域中取得了顯著的進展，包括計算機視覺、自然語言處理和語音識別。一些常見的表示學習技術包括：
自編碼器（Autoencoders）：神經網絡學習將輸入數據編碼成壓縮表示，然後再解碼回原始形式的技術。
詞嵌入（Word Embeddings）：將詞語或短語映射到連續的向量表示，捕捉詞語之間的語義關係。
卷積神經網絡（CNNs）：深度學習架構，常用於學習圖像和空間數據中的層次性表示。
循環神經網絡（RNNs）：設計用於捕捉數據中的順序模式和依賴關係，通常應用於自然語言處理任務。
生成對抗網絡（GANs）：學習生成與給定數據集相似的新數據樣本的網絡，適用於圖像合成等任務。
Transformer：在處理序列數據方面表現優越，已成為許多最先進自然語言處理模型的基礎架構。
通過自動學習有用的表示，模型在各種任務上的表現可能會更好，通常無需進行大量的手動特徵工程。表示學習旨在捕捉相關信息，去除噪音，從而實現更高效和有效的數據學習。