该文综述解缠表示学习研究，涵盖：以稀疏正则化联合学习潜在因素与因果图，揭示ICA与因果联系；结合因果理论与VQ-VAE实现因果动态解缠与干预；SlowVAE在自然视频中非线性分离变化因素；基于潜在变量与因果模型预测基因组联合扰动；提出多元表示解缠分析框架与分离度量；用spike-and-slab受限玻尔兹曼机无监督分离变异因素；提出ICM-VAE因果解缠框架及可识别性理论；识别连续非高斯分布稀疏依赖结构；提出对称变换非概率解缠框架；研究非线性监督学习与变量选择的非参数稀疏模型。