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基于变分信息瓶颈的距离度量学习模型
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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
通过信息论，重新演绎和推广现有变分方法，并设计新方法。基于多变量信息瓶颈解释，权衡两个贝叶斯网络。重新演绎了现有降维方法，推导出新的变分降维方法DVSIB。在噪声MNIST数据集上评估了所有算法，展示了Beta-DVCCA和DVSIB的优势。可用于统一其他多视图表示学习算法。
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关键要点
- 通过信息论提出统一原则，重新演绎和推广现有变分方法，设计新方法。
- 框架基于多变量信息瓶颈的解释，权衡两个贝叶斯网络。
- 第一个网络为编码器图，指定压缩数据时保留的信息；第二个网络为解码器图，指定生成模型。
- 重新演绎现有降维方法，如深度变分信息瓶颈、Beta变分自动编码器和深度变分规范相关分析。
- 引入压缩和重建之间的权衡参数，产生新的Beta-DVCCA算法族。
- 推导出新的变分降维方法DVSIB，能够同时压缩两个变量以保留信息。
- 在修改的噪声MNIST数据集上评估所有算法，展示Beta-DVCCA和DVSIB的优势。
- 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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