表征学习什么意思？representation learning

最新推荐文章于 2024-06-06 15:54:12 发布

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#表征学习定义 #representation learn

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representation learning：

to learn
representations of data that make it easier to
extract useful information when building classifiers or other predictors.

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表征学习Representation Learning

yang_daxia的博客

11-30

1447

1入门 https://zhuanlan.zhihu.com/p/136554341 2、representation learning 解耦（disentangled）、可解释（Interpretable） ICRL顶级会议和gan联系的比较紧密，如infogan 3、和reid结合 Look across Elapse: Disentangled Representation Learning and Photorealistic Cross-Age Face Synthes...

扩散模型和表示学习(Diffusion Models and Representation Learning)

沉迷单车的追风少年

09-24

927

扩散模型是各种视觉任务中流行的生成建模方法，引起了人们的广泛关注。它们可以被认为是自监督学习方法的一个独特实例，因为它们独立于标签注释。这篇博客讨论扩散模型与表征学习之间的相互作用、数学基础，流行的去噪网络架构和指导方法，并详细介绍了与扩散模型和表示学习相关的各种方法。

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【ReID】表征学习和度量学习

博客

03-23

5493

表征学习和度量学习是行人重识别最基本的两种方法，目前几乎所有的行人重识别算法都是基于表征学习或度量学习进行拓展的。 表征学习 表征学习的方法没有直接在训练网络的时候考虑图片间的相似度, 而是把行人重识别任务当做分类问题或者验证问题来看待。分类损失分类损失又称ID损失：利用行人的ID作为训练标签来训练模型，每次只需要输入一张图片。（例如market1501有751个类别，那最后一层输出神经元就有751个，损失函数即定义为分类错误率）只有ID损失的网络称为ID Embedding网络（IDE网络）。IDE

机器学习-表征学习-深度学习

怪兽!!!的博客

03-22

1173

机器学习本质就是利用机器自动（有部分人为参与的）学习数据特征，从而对于类似输入（相同特征）进行特定任务的预测。如果有人为参与地进行特征处理，我们称之为特征工程；我们可以利用表示学习和深度学习方法使机器学习模型达到模型自己学习特征规律，从而自主提升模型性能的效果。

表征学习（Representation Learning）

Frankie0910314的博客

06-06

1772

简单来说，就是让机器通过学习得到数据的高效表示（或叫特征）。这些表示能够揭示数据的本质属性，让机器更好地完成各种任务，比如分类、预测等。这些算法各有特点和应用场景，选择合适的算法需要根据具体任务的需求和数据特性来决定。我的理解就是将各种数据降维表示成向量，易于模型理解和处理。

对比表征学习（一）Contrastive Representation Learning

weixin_48435461的博客

05-27

1403

主要参考翁莉莲的，本文主要聚焦于对比损失函数对比表示学习（Contrastive Representation Learning）可以用来优化嵌入空间，使相似的数据靠近，不相似的数据拉远。同时在面对无监督数据集时，对比学习是一种极其有效的自监督学习方式。

什么是表示学习(representation learning)表征学习 表达学习

热门推荐

给我一点温度

09-01

2万+

机器学习算法的成功与否不仅仅取决于算法本身，也取决于数据的表示。数据的不同表示可能会导致有效信息的隐藏或是曝露，这也决定了算法是不是能直截了当地解决问题。表征学习的目的是对复杂的原始数据化繁为简，把原始数据的无效信息剔除，把有效信息更有效地进行提炼，形成特征，这也应和了机器学习的一大任务——可解释性。也正是因为特征的有效提取，使得今后的机器学习任务简单并且精确许多。在我们接触机器学习、深度学习之初，我们就知道有一类任务也是提炼数据的，那就是特征工程。与表征学习不同的是，特征工程是人为地处理数据，也是我们常

Contrastive Representation Learning 对比表征学习 (一) 对比训练目标

liu13364876993的博客

04-15

1225

对比表征学习 对比表征学习的目标是去学习一种嵌入空间（embedding space），在该空间中，具有潜在相似性的样本对彼此相距较近，而不够相似的样本对彼此疏远。对比学习可以被应用于监督与无监督相关任务中。对于涉及到无监督数据的工作，对比学习是自监督学习研究中最有效的方法之一。对比学习的训练目标早期用于对比学习的损失函数，只涉及到一个正样本和一个负样本。最近对于训练目标的设计趋势是在一个训练batch中包含多个正负样本对。对比损失对比损失是最早用于深度度量学习的训练目标函数之一。已知一组输入样本

表征学习

yunxinan的专栏

10-18

7606

Feature learning 在机器学习中，特征学习或表征学习[1]是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而

表征学习学习

qq_33654685的博客

01-06

2643

作者：宣廷S 链接：https://www.zhihu.com/question/37162929/answer/791539000 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。什么是表达学习？为什么要表达学习？机器学习算法的成功与否不仅仅取决于算法本身，也取决于数据的表示。数据的不同表示可能会导致有效信息的隐藏或是曝露，这也决定了算法是不是能直截了...

表征学习 Representation Learning（特征学习、表示学习）是什么？

Dontla的博客

02-28

1万+

在机器学习领域，表征学习（或特征学习）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。在特征学习算法出现之前，机器学习研究人员需要利用手动特征工程（manual feature learning）等技术从原始数据的领域知识（domain knowledge）建立特征，然后再部署相关的机器学习算法。虽然手动特征工程对于应用机器学习很有效，但它同时也是很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强...

representation learning 表示学习/表征学习

hxxjxw的博客

09-17

506

花书的第15章，能被单独拎出来，做为一个完整的章节描述，其重要性不言而喻 from周志华CNCC2016的PPT

Representation learning表示学习

欢迎订阅 -- 小源笔迹

05-03

1671

机器学习（Machine Learning，ML）是指从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。传统的机器学习主要关注如何学习一个预测模型。一般需要首先将数据表示为一组特征（Feature），特征的表示形式可以是连续的数值、离散的符号或其他形式。然后将这些特征输入到预测模型，并输出预测结果。这类机器学习可以看作浅层学习（Shallow Learning）。浅层学习的一个重要特点是不涉及特征学习，其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取为了提高.

What is representation learning?

vast_w

11-05

1473

【转载】https://hips.seas.harvard.edu/blog/2013/02/25/what-is-representation-learning/ Posted in Machine Learning. By Roger Grosse – February 25, 2013 In my last post, I argued t

Representation Learning - 表征学习

weixin_44522007的博客

02-25

2454

机器学习算法的work与否不仅仅取决于算法的正确选用，也取决于数据的质量和有效的表示（representation）。针对不同类型的数据（text，image，video），不同的表示可能会导致有效信息的缺失或是暴露，这决定了算法能否有效地解决问题。 表征学习的目的是对复杂的原始数据化繁为简，把原始数据的无效的或者冗余的信息提出，把有效信息进行提炼，形成特征（feature）。特征提取可以人为地手工处理，也可以借助特定地算法自动提取。如果数据量较小，我们可以根据自身地经验和先验知识，人为地设计出合适地特征

机器学习基础--各种学习方式（22）--表征学习

wydbyxr的博客

07-28

5389

表征学习/表示学习（representation learning）　　在欧几里德空间（例如，ℝnRn 中的向量空间）中是否存在一种符号属性，可以表示出（任意构建的）原始对象？这被称为表征学习（representation learning）。　　例如我们希望找到城市的向量表示，从而可以进行这样的向量运算：罗马 - 意大利 + 法国 = 巴黎。　　机器学习旨在自动地学到从数据的表示（r...

获取强大的表征是什么意思

最新发布

02-22

获取强大的表征（Powerful Representation）是指通过特定的技术或算法，从复杂的数据中提取出有意义且高度概括的信息模式。这种表征能够捕捉数据的本质特征，使得机器学习模型能够在各种任务上表现得更好。下面是关于这一概念更详细的解释： ### 数据表征的重要性在机器学习领域，尤其是深度学习中，“表征”指的是输入数据的一种转换形式，它应该尽可能好地保留原始信息的同时简化数据结构以便于下游任务处理。一个好的表征可以使原本难以解决的任务变得更加简单直观。 ### 强大的表征的特点 1. **鲁棒性强**：对于噪声、异常值或其他干扰因素具有较高的容忍度，在面对未见过的新样本时依然能保持良好的性能。 2. **泛化能力佳**：学到的知识不仅适用于当前训练集内的实例，还可以推广到类似但未曾接触过的其他情境下。 3. **压缩率高**：能在减少冗余维度的情况下仍完整保存关键属性。 4. **易于理解**：理想状况下的表征应具备某种人类可读性，帮助我们洞悉数据背后隐藏规律。 ### 获取强大表征的方法 #### 自动编码器 (Autoencoders) 自动编码器是一种无监督的学习方法，旨在重构自身的输入。它们由两部分组成——编码器和解码器。编码器负责将高维输入映射到低维空间中的紧凑表达式；解码器则尝试从未知的潜在向量重建初始信号。通过对这两者联合训练可以让网络学会抽取重要的特征而不丢失太多有用细节。 #### 预训练 + 微调 (Pre-training and Fine-tuning) 这种方法先在一个大规模通用语料库上进行预训练得到初步参数初始化，然后针对特定目标任务微调这些权值使之适应新的需求。像BERT这样的语言模型就是采用了此方案达到了很好的迁移效果。 #### 对比学习 (Contrastive Learning) 对比学习强调区分正负样例之间的差异。比如SimCLR框架鼓励相似图像对彼此靠近而在潜空间里远离随机选取的不同图片，从而形成具有良好群聚特性的分布状态。总之，获取强大的表征是现代人工智能研究的核心挑战之一。有效的表征不仅可以改善现有解决方案的质量，还为探索新应用场景铺平道路。 --- --相关问题--: 1. --如何衡量一个表征是否足够强大？ 2. --有哪些常见的用于视觉领域的表征学习技术？ 3. --强化学习能否帮助获得更好的数据表征？--