一、离散表示与分布表示

独热向量编码（one-hot），它将研究的对象表
示为向量，这个向量只在某个维度上值是1，其余维度上值全为0，可以想象有多少种类型，这个向量的长度就有多长。比如要用这种方式去将中文汉字向量化，假设所有的中文汉字有N个，要想通过这种方式去表示这些汉字，那么每个字都需要一个N维的向量，总共需要N×N大小的矩阵才能覆盖所有的汉字。在自然语言处理中，词袋模型就是以此为基础构建的
分布式表示： 它是通过某种方式得到一个低维稠密的向量来表示研究对象，最典型的例子就是颜色。我们知道任何一种颜色都可以通过红、黄、蓝3种颜色混合得到，在计算机中也通常使用RGB方式将颜色表示为一个三元组

二、端到端学习

以原始图像作为输入，而不是特征工程得到的特征，而输出直接是预测的类别，这种学习方式称为端到端学习。
卷积网络的前面部分主要是完成自动特征提取，然后将提取的特征送入到分类器中进行分类，换句话说，卷积网络的前面部分可以看作是在进行表示学习，即端到端学习可以看作是表示学习与任务学习的组合，但它们不是完全分裂的。
具体来说，它们是联合优化的，反向传播算法将误差从输出层向前传递直到输入层，优化算法动态地调节模型参数，使得模型可以自动提取到与任务相关的判别性特征，这显示出了深度学习模型相比于其他方法的优越性。
表示学习的任务通常是学习这样一个映射：f：X→Rd，即将输入映射到一个稠密的低维向量空间中

三、基于重构损失的方法——自编码器

自编码器是基于深度学习模型进行表示学习的典型方法，它的思路非常简单，就是将输入映射到某个特征空间，再从这个特征空间映射回输入空间进行重构。从结构上看，它由编码器和解码器组成，编码器用于从输入数据中提取特征，解码器用于基于提取的特征重构出输入数据。在训练完成后，使用编码器进行特征提取。这种编码–解码的思想在很多深度学习模型中都有体现
自编码器不需要额外的标签信息进行监督学习，它是通过不断最小化输入和输出之间的重构误差进行训练的，基于损失函数，通过反向传播计算梯度，利用梯度下降算法不断优化参数

四、基于基于对比损失的方法—Word2vec

Word2vec模型将词嵌入到一个向量空间中，用一个低维的向量来表达每个词，语义相关的词距离更近，解决了传统方法存在的高维度和数据稀疏等问题。
其核心思想是用一
个词的上下文去刻画这个词。从这个思想出发，我们可以得到两种不同的模型。一个是给定某个中心词的上下文去预测该中心词，这个模型称为CBow；另一个是给定一个中心词，去预测它的上下文词，这个模型称为Skip-gram。