在当今的机器学习领域，表示学习和深度学习都是非常重要的技术。那么，这两者之间有什么区别，我们又如何在具体应用中选择呢？

表示学习是一种机器学习方法，它主要关注的是如何用低层次的特征表示高层次的特征。这种表示方法可以通过无监督学习或强化学习等方式获得。在表示学习中，我们通常会先对数据进行预处理，提取出其中的特征，然后用这些特征来训练模型并优化它们的表现。

与表示学习相比，深度学习则更加强调自动学习和特征提取。深度学习模型可以通过多层的神经网络来学习数据的复杂特征。这种方法的优点是能够自动地根据数据特征进行学习和优化，不需要过多的人工干预。此外，深度学习模型还具有很强的泛化能力，能够适应各种不同的数据集和应用场景。

然而，表示学习和深度学习并不是互相排斥的。在很多情况下，我们可以结合两者的优点来使用。例如，在深度神经网络中，我们可以在表示学习的指导下，利用先验知识来设计网络结构，从而优化模型的表现。另外，我们也可以将深度学习的模型应用到表示学习的框架中，以此来提高模型的准确率和鲁棒性。

总的来说，表示学习和深度学习都是非常强大的机器学习方法，各自有着不同的优点和适用场景。在具体应用中，我们需要根据问题的特点、数据的规模和复杂度等因素来综合考虑选择哪种方法。对于有些问题，使用表示学习可能更加合适；而对于另一些问题，深度学习可能会更加有效。只有通过合理地选择和运用这些方法，我们才能够更好地解决各种复杂的机器学习问题。