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深度变分多元信息瓶颈 —— 变分损失的框架
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文提出了一个基于信息论的框架，重新演绎和推广现有的变分方法，并设计了新的方法。该框架基于多变量信息瓶颈的解释，其中两个贝叶斯网络相互权衡。作者实现了所有这些算法，并在经过修改的噪声 MNIST 数据集上评估它们产生共享低维潜空间的能力。
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关键要点
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提出了一个基于信息论的框架，重新演绎和推广现有的变分方法。
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框架基于多变量信息瓶颈的解释，涉及两个相互权衡的贝叶斯网络。
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第一个网络作为编码器图，指定压缩数据时要保留的信息；第二个网络作为解码器图，指定生成模型。
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重新演绎了现有的降维方法，如深度变分信息瓶颈 (DVIB)、Beta 变分自动编码器 (beta-VAE) 和深度变分规范相关分析 (DVCCA)。
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引入了压缩和重建之间的权衡参数，产生新的 Beta-DVCCA 算法族。
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推导出新的变分降维方法，深度变分对称信息瓶颈 (DVSIB)，可同时压缩两个变量以保留信息。
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在经过修改的噪声 MNIST 数据集上评估算法的共享低维潜空间能力。
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展示了与数据结构更匹配的算法 (Beta-DVCCA 和 DVSIB) 产生更好的潜空间，测量标准为分类准确性和潜变量的维度。
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框架可用于统一其他多视图表示学习算法，并为推导问题特定的损失函数提供直观框架。
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