無監(jiān)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(shù)據(jù)訓練通用系統(tǒng) ?，F(xiàn)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(xiàn) ， 訓練要在視頻上進行，而不是靜態(tài)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(yōu)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(fā)表的文章 。此文表明 ， 編碼理論可應用于視覺皮層感受野 。
優(yōu)點：
【無監(jiān)督學習都有哪些主要算法，各自的優(yōu)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(yōu)缺點：
優(yōu)點：
缺點：
生成對抗網(wǎng)絡模型
生成對抗網(wǎng)絡嘗試通過鑒別器和生成器的對抗而得來一個優(yōu)良的生成模型，該網(wǎng)絡希望能夠生成足以騙過鑒別器的逼真圖像 。
優(yōu)點：
缺點：
可以從數(shù)據(jù)中學習的模型
通過設計不需要標簽的無監(jiān)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(shù)據(jù)中學習 。在視覺表征中通過解決拼圖問題來進行無監(jiān)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(tài)圖像幀上的神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡 。這是一個非常聰明的神經(jīng)網(wǎng)絡型 ， 在我們看來，它將在將來的神經(jīng)網(wǎng)絡中起著重要的作用 。學習到了超越監(jiān)督式 CNN 中的單幀圖片的神經(jīng)表征 。
這個模型有以下這幾個優(yōu)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(chuàng)造 。無監(jiān)督訓練仍然還是一個有待發(fā)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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