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表征学习Representation Learning( 五 )



有监督表示学习表征学习Representation Learning

孪生网络表征学习Representation Learning

三元组网络参考文献
Efficient retrieval of similar time sequences under time warping. ICDE 1998. On the marriage of lp-norms and edit distance. VLDB 2004. Discovering similar multidimensional trajectories. ICDE 2002. An efficient algorithm for calculating the exact Hausdorff distance. TPAMI 2015. The Fréchet distance revisited and extended. TALG 2014. ECG signal enhancement based on improved denoising auto-encoder. EAAI 2016. Ensemble deep learning for regression and time series forecasting. CIEL 2014. Similarity Preserving Representation Learning for Time Series Analysis. arXiv 2017. Learning DTW-Preserving Shapelets. ISIDA 2017. Siamese neural networks for one-shot image recognition. ICML 2015. Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. CVPR 2015.

■网友
representation learning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representation learning在NLP里的一些理论：
Distributed Representation Learning for Word, Sense, Phrase, Document and Knowledge.pdf_微盘下

■网友
翻译成表示学习应该可以把。大神论文中对representation learning 的介绍是: to learn representations of data that make it easier to extract useful information when building classifiers or other predictors.理解为特征表达应该也没有错误。

■网友
无监督学习的feature learning吧，刚写了篇可以参考
无监督学习概述

■网友
表示学习。经常一起出现的有知识图谱表示学习方法，嵌入式表示学习方法等，然而我也是小白，不太了解。不知下面这篇是否有用，可以看一下：
分布式表示学习方法与NLP_图文_百度文库

■网友
可以参考本人文章
JohnJim：表示学习(representation learning)初印象


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