第 14 讲 · 吴恩达：无监督特征学习与深度学习
原片：Bay Area Vision Meeting: Unsupervised Feature Learning and Deep Learning
▶ 原片（YouTube）
内容摘要
吴恩达介绍无监督特征学习与深度学习，展示算法如何从无标签数据中学习表征，而不是依赖手工设计的特征。他以视觉和音频为例，包括逐层学到的特征的可视化。
原文摘要（HackerTube）：Andrew Ng presents unsupervised feature learning and deep learning, showing how algorithms can learn representations from unlabeled data instead of hand-designed features. He gives examples in vision and audio, including visualizations of features learned by successive layers.
思维导图
思维导图 · 据 HackerTube 摘要与 HN 推荐理由整理；「关键概念」为原片标签。
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HN 读者原话
他非常简单地解释了这一切在图像上如何运作，还有一些音频方面的例子。
“he explains very simply how all this works for images and some examples about the audio case.”
—— Hacker News 评论 · 2012
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