深度学习中的表示学习是指学习如何自动地发现和学习数据的有用表示或特征。在深度学习中，数据通常以高维度的形式表示，而表示学习的目标是找到一个更加紧凑和有意义的表示，以便更好地解决各种任务，如分类、聚类、生成等。这种表示通常被设计成对数据的某些属性或结构具有更好的表达能力，使得后续的学习算法能够更有效地利用这些信息。

表示学习的方法包括但不限于自编码器、卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法可以从原始数据中学习到高级别的特征，这些特征能够更好地反映数据的内在结构和属性。通过表示学习，可以使得深度学习模型能够更加高效地处理各种类型的数据，从而提高模型的性能和泛化能力。