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Theevergrowingfieldofgeometricrepresentationtheory,asubjectthatessentiallyattemptstocreateasymbioticrelationshipbetweenrepthryandtherestofmath(analysis,algebraicgeometry,differentialgeometry,numbertheory,etc.),isverymuchmotivatedbyp...
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已有的两个答案都说得很对,我在这里不重复叙述。不过我认为并没有直接回答题主问题的本质:稀疏表达(sparserepresentation)和降维(dimensionalityreduction)的本质区别是什么?为什么稀疏表达会起到很好的作用?(以...
representationlearning是个很火的研究方向,特别是目前在自然语言处理方面有很多应用前景,具体可以看看清华的这个PPT,讲了representationlearning在NLP里的一些理论:DistributedRe......
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Motivation:研究拓扑群的表示,需要对表示有拓扑上的一些限制。对于局部投射有限群,通常考虑光滑表示(即每个向量都被的某=一=个紧开子群固定),这时有比较好的理论(一般表示可光滑化,有紧诱导、诱导表...
在自编码器中,表征(representation)、特征(feature)、编码(code)其实三个词都是同义词...
representation(翻译为:表征或者再现)相对应的概念是presentation(翻译为呈现)。呈现是什么意思?就是事物直接经验地展现,比如你手里拿着一个苹果,这个苹果的展示是直接的经验展示,就是呈现。而当你走出房间,...
要将自然语言交给机器学习中的算法来处理,通常需要首先将语言数学化,词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式。一种最简单的词向量方式是onehotrepresentation,就是用一个很长的向量来表示一个...
题意其实有些混淆。『词向量(DistributedRepresentation)工作原理是什么』既有DistributedRepresentation也有词向量,其实分开来看更好。DistributedRepresentation:一般不是Onehotrepresentation其实基本都是DistributedRepresentatio...
distrubted表示一个个体用几个编码单元而不是一个编码单元表示,即一个个体分布在几个编码单元上,主要是相对onehot编码中一个编码单元表示一个个体。可以参考DeeplearningforsignalandinformationProcessing“Distr...
Representationlearning和UnsupervisedLearning是两个独立的概念。无监督学习这个概念就不说了。表示学习(representationlearning)是深度学习中常用的一个概念,类似相关的概念还有:分布式表达(distributedrepresentation)。hi...
VAE是否属于unsupervisedrepresentationlearning这句话本身就很奇怪,不是应该说VAE是否能够用于unsupervisedrepresentationlearning么?VAE首先是一个模型,其次才是它的用途,生成模型或表示学习都是这个模型的用途之一。那...