深度學習－無監督學習(2)

一、簡介 接續上一節我們對無監督學習的介紹，接下來我們將對其中的兩大模塊展開介紹，在介紹之前會對流行數據讓大家有一定的瞭解。 二、無監督學習 數據流形： 流形學習的目標是在保持特徵特性的同時，將原來位於高維空間中的數據嵌入到低維空間中。這是可能的，因爲要使任何高維數據有趣，它必須本質上是低維的。例如，人臉圖像可能被表示爲高維空間中的點（假設您的相機具有5MP，因此考慮到每個像素由三個值[r，g，b

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