参考学习:B站视频【《PyTorch深度学习实践》完结合集】-刘二大人
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1. 基于规则的深度学习
2. 经典的机器学习——手动提取一些简单的特征
3. 表示学习——自动提取特征
起因:“维度诅咒”——维度越高,训练一个性能较好的模型对数据量的要求就越高。
解决方法:希望通过降维的方法减少对数据量的要求,同时在降维的过程中还需要保持在高维空间里的一些度量信息,这样的过程就是“表示学习”。
4. 深度学习——利用一些简单的特征
深度学习与传统学习的区别:传统学习中特征学习(Features)和学习器(Mapping from features)是分开训练的;但是在深度学习中,所有的训练都是统一的,所以深度学习也叫End2End。