Representation Learning 是人工智能领域中的一个核心概念，它关注于如何从原始数据中学习出有效的表示。以下是一些关于 Representation Learning 的研究论文概览。

主要论文列表

  1. Deep Learning for Representation Learning

    • 作者：Yoshua Bengio, Yann LeCun, Geoffrey Hinton
    • 简介：这篇论文概述了深度学习在 Representation Learning 中的应用，以及它如何改变我们对机器学习和人工智能的理解。
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  2. Unsupervised Representation Learning

    • 作者：Yoshua Bengio
    • 简介：本文探讨了无监督 Representation Learning 的方法，以及如何通过无监督学习来提取数据中的潜在结构。
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  3. Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views

    • 作者：Maximilian Nickel, Pascal Schöuler, Klaus-Robert Müller
    • 简介：本文提出了一种基于互信息的 Representation Learning 方法，通过最大化不同视角之间的互信息来学习数据的有效表示。
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相关资源

  • AI Research Blog：了解最新的 AI 研究进展，包括 Representation Learning 相关的内容。

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Representation Learning 是一个复杂且多面的领域，它不断推动着人工智能的发展。希望以上内容能够帮助您更好地理解这一领域。