Are learned features already better than handcrafted features (eg RBM vs SIFT)?
How is a Restricted Boltzmann machine different from an Autoencoder? Aren't both of them learning high level features in an unsupervised manner? Similarly, how is a Deep Belief Network different from a network of stacked Autoencoders?
האם תכונות שנלמדו כבר טובות יותר מתכונות בעבודת יד (למשל RBM לעומת SIFT)?
במה שונה מכונת בולצמן מוגבלת ממקודד אוטומטי? האם שניהם לא לומדים תכונות ברמה גבוהה באופן לא מפוקח? באופן דומה, במה שונה Deep Belief Network מרשת של מקודדים אוטומטיים מוערמים?