摘要
特征学习作为机器学习和模式识别中的一个重要组成部分，近年来受到越来越多的关注。
传统的特征提取方法通常依赖于人工设计的特征，这些特征往往需要领域专业知识，且难以泛化到不同的任务中。
为了克服这些限制，非监督特征学习应运而生，其目标是从无标签数据中自动学习有意义的特征表示。
作为一种强大的非监督特征学习方法，稀疏自动编码器通过对输入数据进行编码和解码，并在编码层施加稀疏性约束，能够有效地学习到数据的低维、稀疏表示。
这些特征表示可以更好地捕捉数据的本质结构，并在各种任务中取得优异的性能。
本综述首先介绍了非监督特征学习和稀疏自动编码器的相关概念，然后回顾了基于稀疏自动编码器的非监督特征学习的研究进展，包括不同的稀疏性约束方法、模型结构设计以及应用领域。
最后，对该领域未来的发展方向进行了展望。
关键词：非监督特征学习；稀疏自动编码器；特征提取；深度学习；表示学习
在机器学习和模式识别领域，特征提取是至关重要的第一步。
良好的特征表示能够有效地捕捉数据的关键信息，从而提高模型的性能。
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