無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)

數(shù)智創(chuàng)新變革未來(lái)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介基本原理和關(guān)鍵技術(shù)常見(jiàn)算法與模型介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取性能評(píng)估與優(yōu)化方法應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)例分析挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)結(jié)論與展望目錄無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的定義1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征來(lái)表示視覺(jué)數(shù)據(jù)。2.它利用了數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式，而不需要人工標(biāo)注的標(biāo)簽或監(jiān)督信息。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以提取圖像中的有用信息，有助于解決各種視覺(jué)任務(wù)。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等領(lǐng)域。2.它可以用于處理大規(guī)模的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以幫助解決數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、標(biāo)注質(zhì)量不高等問(wèn)題。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特性和模式來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的表示。2.通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布或流形結(jié)構(gòu)，無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以提取有用的特征表示。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以利用生成模型或自編碼器等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以利用大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。2.通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和魯棒性。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以幫助解決一些監(jiān)督學(xué)習(xí)難以解決的問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)不平衡、噪聲等問(wèn)題。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的基本原理無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)面臨模型復(fù)雜度高、訓(xùn)練難度大等挑戰(zhàn)。2.面對(duì)不同的數(shù)據(jù)和任務(wù)，無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)需要設(shè)計(jì)合適的模型和算法。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的性能和效果需要進(jìn)一步的評(píng)估和改進(jìn)。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)將會(huì)得到更多的關(guān)注和應(yīng)用。2.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)將會(huì)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)一步提高模型的性能和應(yīng)用范圍。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)將會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，例如醫(yī)療圖像分析、智能監(jiān)控等?；驹砗完P(guān)鍵技術(shù)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)基本原理和關(guān)鍵技術(shù)1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)是利用大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過(guò)數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)提取有用的特征表示。2.特征自學(xué)習(xí)：無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)通過(guò)自學(xué)習(xí)過(guò)程，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征表示，而無(wú)需人工設(shè)計(jì)和選擇特征。3.概率模型：無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)通?；诟怕誓Ｐ?，通過(guò)最大化數(shù)據(jù)的似然函數(shù)或者后驗(yàn)概率來(lái)學(xué)習(xí)模型的參數(shù)。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)1.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：GAN是一種強(qiáng)大的生成模型，通過(guò)引入對(duì)抗性訓(xùn)練的方式，使得生成的圖像更加真實(shí)，提高了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的性能。2.變分自編碼器（VAE）：VAE是一種基于變分推理的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過(guò)最小化重構(gòu)誤差和KL散度來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示。3.深度聚類：深度聚類是無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)中的一種重要技術(shù)，通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和聚類算法，提高了聚類性能，使得模型能夠更好地發(fā)掘數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容還需要根據(jù)具體的研究和應(yīng)用方向進(jìn)行深入探討。無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的基本原理常見(jiàn)算法與模型介紹無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法與模型介紹1.自編碼器是一種用于數(shù)據(jù)壓縮和特征提取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自身進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。2.它能夠?qū)⑤斎霐?shù)據(jù)編碼為低維表示，并從中重構(gòu)原始數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。3.自編碼器在各種任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能，如圖像去噪、生成模型和異常檢測(cè)等。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）1.GAN由生成器和判別器兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)和對(duì)抗的方式進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。2.生成器旨在生成與真實(shí)數(shù)據(jù)類似的數(shù)據(jù)，而判別器則負(fù)責(zé)區(qū)分生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)。3.GAN能夠生成具有高度真實(shí)感和多樣性的圖像、音頻等數(shù)據(jù)，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)生成、增強(qiáng)和轉(zhuǎn)換等領(lǐng)域。自編碼器（Autoencoders）常見(jiàn)算法與模型介紹變分自編碼器（VariationalAutoencoders,VAE）1.VAE是一種結(jié)合了自編碼器和變分推理的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過(guò)最大化數(shù)據(jù)的變分下界進(jìn)行訓(xùn)練。2.它能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示和生成過(guò)程，具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和更好的泛化性能。3.VAE被廣泛應(yīng)用于圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)降維等任務(wù)。聚類（Clustering）1.聚類是一種將無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)劃分為不同組或簇的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似性或距離進(jìn)行分組。2.常見(jiàn)的聚類算法包括K-means、層次聚類和DBSCAN等，它們?cè)诓煌膽?yīng)用場(chǎng)景中具有不同的優(yōu)勢(shì)和適用條件。3.聚類分析被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探索、圖像分割和社區(qū)發(fā)現(xiàn)等任務(wù)。常見(jiàn)算法與模型介紹降維（DimensionalityReduction）1.降維是一種將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維表示的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于提取數(shù)據(jù)的主要特征和降低計(jì)算復(fù)雜度。2.常見(jiàn)的降維算法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）和t-SNE等，它們?cè)诓煌娜蝿?wù)中具有不同的性能和適用場(chǎng)景。3.降維技術(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)可視化、特征提取和噪聲去除等任務(wù)。流形學(xué)習(xí)（ManifoldLearning）1.流形學(xué)習(xí)是一種探索高維數(shù)據(jù)中內(nèi)在低維結(jié)構(gòu)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)映射到低維流形上進(jìn)行表示。2.常見(jiàn)的流形學(xué)習(xí)算法包括Isomap、LLE和拉普拉斯特征映射等，它們能夠揭示數(shù)據(jù)的非線性結(jié)構(gòu)和關(guān)系。3.流形學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)可視化、圖像處理和生物信息學(xué)等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取數(shù)據(jù)清洗1.數(shù)據(jù)清洗對(duì)于提高無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的精度和穩(wěn)定性至關(guān)重要。2.需要處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是提高模型性能的重要步驟。數(shù)據(jù)增強(qiáng)1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加模型的泛化能力。2.通過(guò)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。3.生成模型可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取特征選擇1.特征選擇可以降低維度，提高模型效率。2.需要考慮特征的相關(guān)性、可解釋性和計(jì)算復(fù)雜度。3.可以使用過(guò)濾式、包裹式和嵌入式方法進(jìn)行特征選擇。特征變換1.特征變換可以改善數(shù)據(jù)的分布和特征之間的關(guān)系。2.常見(jiàn)的特征變換包括對(duì)數(shù)變換、多項(xiàng)式變換和傅里葉變換等。3.特征變換需要根據(jù)具體數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行選擇和優(yōu)化。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取局部特征提取1.局部特征提取可以提取圖像中的局部信息和紋理信息。2.常見(jiàn)的局部特征包括SIFT、SURF和ORB等。3.局部特征提取需要結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選擇和優(yōu)化。深度學(xué)習(xí)特征提取1.深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)提取圖像中的高層抽象特征。2.常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器等。3.深度學(xué)習(xí)特征提取需要結(jié)合數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行模型選擇和優(yōu)化。以上內(nèi)容僅供參考，建議查閱專業(yè)書(shū)籍或者咨詢專業(yè)人士獲取更準(zhǔn)確的信息。性能評(píng)估與優(yōu)化方法無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)性能評(píng)估與優(yōu)化方法性能評(píng)估指標(biāo)1.準(zhǔn)確率：分類正確的樣本占總樣本數(shù)的比例。2.召回率：真正正例被預(yù)測(cè)為正例的比例。3.F1分?jǐn)?shù)：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。過(guò)擬合與正則化1.過(guò)擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。2.正則化：通過(guò)添加懲罰項(xiàng)來(lái)防止過(guò)擬合，包括L1和L2正則化。性能評(píng)估與優(yōu)化方法模型優(yōu)化算法1.梯度下降法：通過(guò)迭代更新參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)。2.Adam算法：一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，能夠更好地處理稀疏數(shù)據(jù)和噪聲。數(shù)據(jù)增強(qiáng)與擴(kuò)充1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)現(xiàn)有樣本進(jìn)行變換來(lái)生成新的訓(xùn)練樣本。2.數(shù)據(jù)擴(kuò)充：通過(guò)添加外部數(shù)據(jù)來(lái)提高模型的泛化能力。性能評(píng)估與優(yōu)化方法集成學(xué)習(xí)方法1.Bagging：通過(guò)多個(gè)模型的平均預(yù)測(cè)來(lái)提高泛化能力。2.Boosting：通過(guò)加權(quán)組合多個(gè)弱分類器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)分類器。超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略1.網(wǎng)格搜索：通過(guò)在預(yù)定義的參數(shù)空間中搜索最佳超參數(shù)組合。2.隨機(jī)搜索：在參數(shù)空間中進(jìn)行隨機(jī)采樣來(lái)尋找最佳超參數(shù)組合。3.貝葉斯優(yōu)化：通過(guò)構(gòu)建代理模型來(lái)高效尋找最佳超參數(shù)組合。以上內(nèi)容僅供參考，具體表述可以根據(jù)您的需求進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)例分析無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)例分析圖像分類1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于圖像分類，通過(guò)將未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)輸入到模型中，訓(xùn)練出能夠自動(dòng)分類圖像的模型。2.這種方法可以利用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力，減少過(guò)擬合。3.圖像分類在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等。數(shù)據(jù)降維1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于數(shù)據(jù)降維，通過(guò)將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間中，提取出數(shù)據(jù)的主要特征。2.數(shù)據(jù)降維可以減少存儲(chǔ)空間和計(jì)算復(fù)雜度，提高數(shù)據(jù)處理效率。3.數(shù)據(jù)降維還可以用于數(shù)據(jù)可視化，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)例分析異常檢測(cè)1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于異常檢測(cè)，通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別出與正常數(shù)據(jù)分布不同的異常數(shù)據(jù)。2.異常檢測(cè)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如金融欺詐檢測(cè)、醫(yī)療疾病診斷等。3.無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)方法可以利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和泛化能力。圖像生成1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于圖像生成，通過(guò)訓(xùn)練生成模型來(lái)生成新的圖像數(shù)據(jù)。2.圖像生成可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)擴(kuò)充等。3.生成模型的發(fā)展可以促進(jìn)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的發(fā)展，提高模型的表示能力和泛化能力。應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)例分析視頻分析1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于視頻分析，通過(guò)對(duì)未標(biāo)記視頻數(shù)據(jù)的分析，提取出視頻中的主要信息和特征。2.視頻分析可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如智能監(jiān)控、人機(jī)交互等。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)方法可以減少視頻分析對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的依賴，降低分析成本。醫(yī)學(xué)影像分析1.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)可以用于醫(yī)學(xué)影像分析，通過(guò)對(duì)未標(biāo)記醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的分析，提取出影像中的病變和特征。2.醫(yī)學(xué)影像分析可以幫助醫(yī)生提高診斷準(zhǔn)確性和效率，改善患者的治療效果。3.無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)方法可以利用大量的未標(biāo)記醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力和表示能力。挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的影響：噪聲和異常值可能導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的模式。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注的挑戰(zhàn)：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，但標(biāo)注數(shù)據(jù)可用于評(píng)估和調(diào)試模型。3.對(duì)策：數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理技術(shù)，以及利用弱監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督標(biāo)注方法。---模型復(fù)雜性與泛化能力1.模型復(fù)雜性：更復(fù)雜的模型可能導(dǎo)致過(guò)擬合，而簡(jiǎn)單的模型可能無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。2.泛化能力：模型需要在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。3.對(duì)策：利用正則化技術(shù)，以及合適的模型選擇和調(diào)整策略。---挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)計(jì)算資源與效率1.計(jì)算資源：無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)通常需要大量計(jì)算資源。2.計(jì)算效率：模型訓(xùn)練和優(yōu)化需要高效算法和硬件支持。3.對(duì)策：利用分布式計(jì)算和資源調(diào)度技術(shù)，以及模型壓縮和剪枝方法。---隱私與安全1.數(shù)據(jù)隱私：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)需要在保護(hù)個(gè)人隱私的同時(shí)利用數(shù)據(jù)。2.模型安全：模型可能被惡意攻擊或?yàn)E用。3.對(duì)策：利用差分隱私和加密技術(shù)，以及模型審計(jì)和監(jiān)控方法。---挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)領(lǐng)域適應(yīng)與遷移學(xué)習(xí)1.領(lǐng)域適應(yīng)：模型需要在不同領(lǐng)域和數(shù)據(jù)分布上表現(xiàn)良好。2.遷移學(xué)習(xí)：利用在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域上學(xué)到的知識(shí)來(lái)幫助其他任務(wù)或領(lǐng)域。3.對(duì)策：利用領(lǐng)域適應(yīng)和遷移學(xué)習(xí)算法，以及預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)技術(shù)。---可解釋性與信任度1.可解釋性：無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)模型需要提供更可解釋的結(jié)果。2.信任度：用戶需要信任模型的預(yù)測(cè)和決策。3.對(duì)策：利用可視化技術(shù)和模型解釋方法，以及建立模型的置信度評(píng)估體系。結(jié)論與展望無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)結(jié)論與展望模型性能的評(píng)估與比較1.在不同的數(shù)據(jù)集上評(píng)估無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)模型的性能。2.比較不同無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能，分析優(yōu)缺點(diǎn)。3.探討無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)模型在各種應(yīng)用場(chǎng)景下的適用性。模型的可解釋性與魯棒性1.分析無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)模型的可解釋性，提高模型的透明度。2.研究模型對(duì)噪聲和異常值的魯棒性，提高模型的穩(wěn)定性。結(jié)論與展望結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)1.探討無(wú)監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法。2.分析