通过方差不变性约束实现紧急解释性符号和内容风格的解开

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内容提要

我们提供了一种无监督学习方法,有效地从原始观测中学习并将其潜在空间分解为内容和风格表示。与大多数依赖于特定领域标签和知识的分解算法不同,我们的方法基于内容和风格之间的领域通用统计差异的见解 - 内容在样本内的不同片段之间变化更大,但单词表在数据样本之间保持不变性,而风格在样本内保持相对不变性,但在不同样本之间表现出更大的变化。我们将这种归纳偏差与一个编码器 -...

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