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非线性独立表示的持续学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个统一的框架来研究多视图学习到的表征的可识别性，并通过平滑双射学习到任意数量视图的共享信息。实验证实了该框架在识别潜在变量和获取更精细表征方面的有效性。
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关键要点
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提出了一个统一的框架来研究多视图学习到的表征的可识别性。
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允许部分观察的设置，每个视图由潜在变量的子集的非线性混合构成。
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通过对比学习和单个编码器证明任意数量视图的共享信息可以通过平滑双射学习。
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提供了图形判据，指示哪些潜在变量可以通过简单规则识别，称为可识别代数。
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框架和理论结果统一并扩展了多视图非线性ICA、解缠和因果表示学习的先前工作。
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在数字、图像和多模态数据集上进行了实验证实。
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证明了在不同特殊情况下先前方法的性能可以恢复。
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在部分可观察性的一般性较弱的假设下，获取多个部分视图有助于识别更精细的表征。
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