阅读记录:Learning multiple layers of representation(杂乱笔记)
典型的浅层学习结构: 传统隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场
(CRFs)、最大熵模型(Maxent)、支持向量机(SVM)、核回归及仅含单隐层的多层感知器(MLP)等。
局部表示,分布式表示和稀疏表示:局部表示聚类算法,最近邻算法的输入空间切割局部之间互斥,分布式表达ICA、PCA和RBM,器所使用的特征较少,PCA和ICA能获取主要分量信息,但输出信号数目小于输入信号数目,不能很好地解决