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。

研究者通过信息论提出了一个统一原则，重新演绎和推广现有的变分方法，并设计了新方法。他们的框架基于多变量信息瓶颈的解释，通过两个贝叶斯网络权衡。他们重新演绎了现有的降维方法，并推导出了新的变分降维方法。他们实现了这些算法，并在噪声MNIST数据集上评估了它们的能力。他们展示了与数据结构更匹配的算法如何产生更好的潜空间。他们相信这个框架可以用来统一其他多视图表示学习算法，并提供了一个直观的框架来推导问题特定的损失函数。