English: Diagram which explains the motivation and use of feature learning. In the paradigm, implicit feature representations are learned through various methods by inputting either raw data such as text, or an initial (usually sparse) feature set. The result is a richer, often lower dimensionality feature representation which can boost performance when used as the input for more specific learning tasks. Common tasks include classification and regression which generally require supervised learning and therefore labels to tune the models predictions.
برای به اشتراک گذاشتن – برای کپی، توزیع و انتقال اثر
تلفیق کردن – برای انطباق اثر
تحت شرایط زیر:
انتساب – شما باید اعتبار مربوطه را به دست آورید، پیوندی به مجوز ارائه دهید و نشان دهید که آیا تغییرات ایجاد شدهاند یا خیر. شما ممکن است این کار را به هر روش منطقی انجام دهید، اما نه به هر شیوهای که پیشنهاد میکند که مجوزدهنده از شما یا استفادهتان حمایت کند.
انتشار مشابه – اگر این اثر را تلفیق یا تبدیل میکنید، یا بر پایه آن اثری دیگر خلق میکنید، میبایست مشارکتهای خود را تحت مجوز یکسان یا مشابه با ا اصل آن توزیع کنید.
این پرونده حاوی اطلاعات اضافهایاست که احتمالاً دوربین دیجیتال یا پویشگری که در ایجاد یا دیجیتالیکردن آن به کار رفته آن را افزوده است. اگر پرونده از وضعیت ابتداییاش تغییر داده شده باشد آنگاه ممکن است شرح و تفصیلات موجود اطلاعات تصویر را تماماً بازتاب ندهد.