表示学习
对于很多任务，我们很难知道应该提取哪些特征，例如，假如我们想编写一个程序来检测照片中的车，但是我们很难根据像素值来给车轮定义。解决这个问题的途径之一就是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出，这种方法称为表示学习。
自编码器
表示学习的典型例子就是自编码器（autoencoder）。自编码器由一个编码器(encoder)函数和一个解码器(decoder)函数组成。编码器函数将输入数据转换为一种不同的表示，而解码器函数则将这个新的表示转换回原来的形式。我们希望当输入数据经过编码器和解码器之后尽可能多地保留原有信息，同时希望新的表示有更好的特征，这也是自编码器的训练目标。
P 480