無監督學習是深度學習的圣杯人工智能ai編程，其目的是希望能夠用極少量且不需要標注的數據訓練通用系統 。現今很多的深度學習技術面臨并正嘗試解決的一個問題，即為了達到良好的全局表現 ， 訓練要在視頻上進行，而不是靜態的圖片上 。這是將學習到的表征應用在實際任務中的唯一途徑 。
下面對深度學習的主要基礎算法的優缺點做一個簡明扼要的介紹：
自編碼器
自編碼器主要源于 1996 年 Bruno和 David Field（參見論文：with anBasis Set：Aby V1）發表的文章 。此文表明 ， 編碼理論可應用于視覺皮層感受野 。
優點：
【無監督學習都有哪些主要算法，各自的優缺點是什么？】缺點：
聚類學習
它是用 k-means 聚類在多層中學習濾波器的一種技術 。聚類學習的優缺點：
優點：
缺點：
生成對抗網絡模型
生成對抗網絡嘗試通過鑒別器和生成器的對抗而得來一個優良的生成模型，該網絡希望能夠生成足以騙過鑒別器的逼真圖像 。
優點：
缺點：
可以從數據中學習的模型
通過設計不需要標簽的無監督學習任務和旨在解決這些任務的學習算法，這些模型直接從無標簽的數據中學習 。在視覺表征中通過解決拼圖問題來進行無監督學習確實是一個聰明的技巧 。
這項技術的一個問題就是：一個訓練在靜態圖像幀上的神經網絡被用來解釋視頻輸入 。
是被設計來預測視頻中未來幀的網絡 。這是一個非常聰明的神經網絡型 ， 在我們看來，它將在將來的神經網絡中起著重要的作用 。學習到了超越監督式 CNN 中的單幀圖片的神經表征 。
這個模型有以下這幾個優點：
存在的一個問題是 ， 對第一層的一些簡單的基于運動的濾波器而言 ， 預測未來輸入的幀是相對容易的 。
未來需要你們來創造 。無監督訓練仍然還是一個有待發展的主題人工智能ai編程 ， 你可以通過以下方式做出較大的貢獻：
本文到此結束，希望對大家有所幫助 。

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