【深度学习：深度学习的基本理论与方法】概述（一）

一、概述

深度学习：一种基于无监督学习特征学习和特征层次结构的学习方法。

可能的名词：

--深度学习

--特征学习

--无监督特征学习

二、动机

传统的模式识别方法：

Low-level sensing --> Pre-processing --> Feature extract --> Feature selection --> Inference Prediction Recognition

（底层感知 -- > 预处理 --> 特征提取 -- > 特征选择 -- >  推理 预测 识别）

• 良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用；
• 识别系统的计算和测试主要集中在特征提取部分；
  
• 特征的样式目前一般都是人工设计的，靠人工提取特征。

动 机——为什么要自动学习特征

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