Takrif pembelajaran perwakilan dan aplikasinya dalam pembelajaran mesin

Perwakilan merujuk kepada proses menyatakan, menghuraikan, dan menggambarkan sesuatu, fenomena, konsep dan sebagainya melalui simbol, bahasa, imej dan sebagainya tertentu. Perwakilan boleh menjadi ungkapan bahasa atau teks, atau ungkapan simbolik imej, simbol, nombor, dll. Ia adalah salah satu cara asas untuk orang mengenali dan menggambarkan dunia luar. Dalam bidang yang berbeza, perwakilan mempunyai makna dan peranan yang berbeza.

Dalam pembelajaran mesin, perwakilan merujuk kepada pengekstrakan ciri, pengabstrakan, perwakilan, pengekodan dan pemprosesan data lain, dan mengubah data menjadi bentuk yang boleh diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Perwakilan ialah konsep penting dalam pembelajaran mesin dan teras model pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran mesin, perwakilan boleh menjadi beberapa ciri statistik, ciri kekerapan data asal, piksel imej, gelombang bunyi bunyi, dll. Ia juga boleh menjadi vektor ciri yang diekstrak melalui pembelajaran mendalam, peta ciri dalam rangkaian saraf konvolusi, dll. Kualiti perwakilan secara langsung mempengaruhi kesan dan prestasi pembelajaran mesin, dan pemilihan dan reka bentuk perwakilan perlu dipertimbangkan secara menyeluruh bersama-sama dengan senario aplikasi tertentu, tugas, model algoritma dan faktor lain.

Pembelajaran perwakilan ialah cabang penting pembelajaran mesin, yang mempelajari perwakilan peringkat tinggi daripada data secara automatik atau separa automatik. Tujuannya adalah untuk menukar data mentah kepada perwakilan yang lebih abstrak dan bermakna untuk mengekstrak ciri penting dalam data untuk tugasan pembelajaran mesin seperti pengelasan, pengelompokan, pengurangan dimensi, dsb.

Pembelajaran perwakilan boleh dibahagikan kepada diselia dan tidak diselia mengikut kaedah latihan. Pembelajaran perwakilan diselia memerlukan latihan dengan data berlabel, seperti menggunakan rangkaian saraf konvolusi (CNN) atau rangkaian saraf berulang (RNN). Model ini dapat mempelajari perwakilan ciri data melalui maklumat label. Sebaliknya, pembelajaran perwakilan tanpa pengawasan tidak memerlukan data berlabel, dan kaedah biasa termasuk pengekod auto dan rangkaian kepercayaan mendalam. Kaedah ini melakukan pengekstrakan ciri dengan mempelajari struktur intrinsik dan persamaan data. Di samping itu, terdapat kaedah pembelajaran perwakilan separuh diselia yang menggunakan kedua-dua data berlabel dan tidak berlabel untuk latihan. Kaedah ini boleh meningkatkan kesan pembelajaran dengan menggabungkan sejumlah kecil data berlabel dengan sejumlah besar data tidak berlabel, seperti pembelajaran separa penyeliaan. Secara ringkasnya, pembelajaran perwakilan boleh dibahagikan kepada tiga kaedah: diselia, tidak diselia dan separuh diselia mengikut kaedah latihan yang berbeza.

Kelebihan pembelajaran perwakilan ialah mempelajari ciri data secara automatik, mengelakkan kejuruteraan ciri manual yang membosankan dan subjektiviti, dan meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin dan keupayaan generalisasi.

Atas ialah kandungan terperinci Takrif pembelajaran perwakilan dan aplikasinya dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!