参考学习：B站视频【《PyTorch深度学习实践》完结合集】-刘二大人
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1. 基于规则的深度学习
2. 经典的机器学习——手动提取一些简单的特征
3. 表示学习——自动提取特征
起因：“维度诅咒”——维度越高，训练一个性能较好的模型对数据量的要求就越高。
解决方法：希望通过降维的方法减少对数据量的要求，同时在降维的过程中还需要保持在高维空间里的一些度量信息，这样的过程就是“表示学习”。
4. 深度学习——利用一些简单的特征
深度学习与传统学习的区别：传统学习中特征学习（Features）和学习器（Mapping from features）是分开训练的；但是在深度学习中，所有的训练都是统一的，所以深度学习也叫End2End。
