本章的表示學習主要就是通過無監督訓練學習特徵的意思。
這種沒有具體的演算法，就是介紹表示學習的應用和大概的分支，至於如何進行表示學習，沒有詳細介紹。感覺可以直接跳過。。
貪心演算法在無監督訓練中的應用，每層只關心當前，進行訓練。
無監督指低層訓練的網路在訓練高層時不會改變。
後面就是通過實驗證明無監督預訓練好。。。
監督學習的應用場景介紹。
生成對抗網路的好處。。
通過分布式將輸入空間分成多個區域。主要理解就是類似將乙個物體通過多個特徵表示出來。可以進行類似word2vec的計算。通過乙個戴眼鏡男人減去乙個男人加上乙個女人的**，得到戴眼鏡女人的**。即將樣本的生成方式變成分布式。
一樣，深度增加，網路的表示能力時指數及增加的。
感覺就是介紹一些表示學習的先驗吧，如樣本通常變化平滑、流形表示、層次組織等。
感覺這章價值不大，可能我沒用到吧還。。
本章的表示學習主要就是通過無監督訓練學習特徵的意思。
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