表示学习：换一种表示，问题就变简单

观察要点

1. 好的表示能让后续的简单模型（如线性分类器）也能解决问题。
2. 手工特征依赖领域知识且难以迁移；表示学习从数据中自动学出特征。
3. 深度网络的隐藏层就是一层层逐步变换的表示，最后一层通常已接近线性可分。

相关章节：第 1 章　绪论。