- Objective: 什么是特征学习？特征工程？ - Breadcrumb: 深度学习 # 概念阐释 - 在[[Deep Learning 深度学习|深度学习]]中，模型（尤其是深度神经网络）从大量数据中**自动提取**高层次特征。 - 关键点： - 更多依赖[[端到端]]的训练，减少对人工[[特征工程 Feature Engineering]]设计的依赖。 # 实例 - [[CNN 卷积神经网络]]在训练过程中会学习到检测边缘、角点、纹理等底层特征，并在更深层提取到语义层面的特征。 - [[Transformer]]（chatGPT）为什么如此费曼一个概念？ - 一个词语的意义，是一些列特征（feature）构成的。 - 例如狗这个概念，由很多特征构成，相关的概念是[[写作 说明文 概念的认知框架|亚里士多德的概念界定框架]] - 由表面特征与深层特征构成，深层特征就是定义了问题本质的特征 - GPT 的[[语义空间]]有 3172 个维度，理解一个事物通过3172 个特征 # 相关内容 # 参考资料 - [特征学习-Wikipedia](https://readwise.io/reader/shared/01j5phbyn8t0x98pzr0xf8xxh5)