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表征学习(Representation Learning)是一个深度学习中的概念，通过预训练一个特征提取器，把原始数据转换成有意义的低维特征，让下游任务基于这些特征进行训练，从而降低了对数据和计算能力的需求。本文将介绍表征学习的基本概念，以及以Masked Autoencoder [1] 为主的最新进展。 深度学习的民主化问题 在过去的几年中，深度学习在各个领域取得了显著的成就。然而，深度学习的成…
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