邱錫鵬 神經網絡與深度學習課程【十三】——無監督學習和概率圖模型1

無監督學習 定義：只從無標籤的數據中學習出一些有用的模式 典型的無監督學習：深度學習中只考慮前兩個問題即可 無監督特徵學習： 主成分分析（Principal Component Analysis PCA） 一種最常用的數據降維方法，使得在轉換後的空間中數據的方差最大  (線性)編碼 給定一組基向量A=[a_1, ..... , a_m] 將輸入樣本x表示爲這些基向量的線性組合  完備性和稀疏編碼：

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