流形学习的数学基础-1介绍

流形学习

深度学习的降维过程实质上是学习高维数据的流形结构，常用的卷积神经网络产生特征后，即可以接全连接神经网络，也可以用其他机器学习方法，这个过程是学习概率分布，所以说端到端的深度学习算法是模糊了这两个过程，概率分布的学习目前已经有了较多的方法，但是深度学习对流形结构的学习和降维目前的约束和认识是非常弱的，因此有必要将流行正则化框架融入到目前的深度学习框架中。