ডিকশনারি লার্নিং ইনপুট ডেটা থেকে প্রতিনিধিত্বকারী উপাদানগুলির একটি সেট (অভিধান) প্রকাশ করে, যেমন প্রতিটি তথ্য বিন্দু প্রতিনিধি উপাদানের ওজনযুক্ত সমষ্টি হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। ডিকশনারি উপাদানগুলি এবং ওজনগুলি সাধারণ্ত ত্রুটি (ইনপুট ডেটাতে) কমিয়ে আনতে পারে, এবং একইসাথে স্পষ্টতা এনাবল (সক্ষম) করার জন্য ওজনে L1 নিয়মিতকরণ করে থাকে।

সুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং উপাদানের অপ্টিমাইজেশনের জন্য ইনপুট ডেটা এবং লেবেলগুলির অন্তর্গত গঠন উভয়ই শোষণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং ডিকশনারির উপাদান যৌথভাবে অপ্টিমাইজ করে এবং ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে পরামিতি দ্বারা শ্রেণিকরণ করার পর সমস্যাগুলিতে ডিকশনারি লার্নিং প্রয়োগ করে। বিশেষত, একটি ক্ষুদ্রীকরণ সমস্যা প্রণয়ন করা হয় যেখানে উদ্দেশ্য ফাংশন শ্রেণীবিভাগ ত্রুটি, প্রতিনিধিত্ব ত্রুটি, প্রতিটি ডাটা পয়েন্টের জন্য ডেটা স্পার উপস্থাপনা সক্ষম করতে এবং পরামিতিক ক্লাসিফায়ারে মাধ্যমে L2 নিয়মিতকরণ করে থাকে।

সুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং
সীমাবদ্ধ বোল্টসম্যান মেশিন
স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ
অটোএনকোডার