什么是无监督表示学习？
无监督表示学习是机器学习领域的重要研究方向，旨在通过未标注数据自动学习数据的潜在特征表示。其核心思想是从数据本身挖掘结构，而非依赖人工标注的监督信号。
核心方法分类
自编码器 (Autoencoder)
- 通过编码-解码结构重建输入数据
- 常用于降维与特征提取
对比学习 (Contrastive_Learning)
- 通过对比正负样本增强表示能力
- 典型案例：SimCLR、MoCo
生成对抗网络 (GAN)
- 利用生成器与判别器的对抗过程
- 可学习复杂数据分布的潜在空间
应用场景
- 自然语言处理：BERT等预训练模型的无监督预训练阶段
- 计算机视觉：图像特征提取与聚类分析
- 语音处理：音频信号的潜在表示建模
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如需深入了解无监督表示学习的最新进展，可参考：
深度解析无监督学习在NLP中的应用
对比学习与自监督学习的区别
扩展研究方向
- 联邦学习与无监督表示的结合
- 多模态无监督表示学习
- 小样本场景下的表示迁移
📌 提示：无监督表示学习的性能评估通常依赖预训练模型的下游任务表现，如图像分类、目标检测等。