神经网络是否使用有效的编码？

我的问题与有效编码假设之间的关系有关，该假设在Wikipedia页面上概述了有效编码与神经网络学习算法之间的关系。

有效编码假设和神经网络之间有什么关系？

是否有任何有效编码假设明确启发的神经网络模型？

或者说所有神经网络学习算法至少隐式地基于有效编码会更公平吗？

我相信有人可以说已经建立了联系。对于无法发布我的消息，我将深表歉意，但这来自Hinton展示的一张旧幻灯片。在这篇文章中，他声称，对于那些进行机器学习的人来说，一种基本的思维方式（由于演示文稿先于深度学习这个词的普遍使用）是存在数据的最佳转换，以便可以轻松地进行数据转换。学到了。我相信对于神经网络，通过反向支持对数据进行“最佳转换”是有效的编码假设。就像给定适当的内核一样，可以使用线性模型轻松地对许多空间进行分类，从而学习转换和存储数据的正确方法，这类似于应布置神经元以及如何布置神经元来表示数据。