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比较型深层生成模型的可识别性研究
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种深层生成模型（DGMs）的可识别性理论，并通过非线性独立成分分析的最新进展进行扩展。研究发现，当混合函数是分段仿射函数时，这些模型在广义混合函数类中缺乏可识别性，但在这种情况下变得可识别。实验证明，拟合比较DGMs的规范化技术在不提前知道潜变量数量时有助于可识别性。最后，介绍了一种通过多目标优化来改进多数据源处理并以可解释方式使用约束优化来调整规范化超参数的方法。
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关键要点
- 本文介绍了一种深层生成模型（DGMs）的可识别性理论。
- 通过非线性独立成分分析的最新进展扩展了可识别性理论。
- 当混合函数是分段仿射函数时，DGMs在广义混合函数类中缺乏可识别性，但在这种情况下变得可识别。
- 实验证明，拟合比较DGMs的规范化技术在不提前知道潜变量数量时有助于可识别性。
- 介绍了一种通过多目标优化改进多数据源处理的方法。
- 使用约束优化以可解释方式调整规范化超参数。
- 通过模拟数据和单细胞RNA测序数据集对理论和新方法进行了实证验证。
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