研究了一个自然语言处理人工系统中句子的表征，分析表明存在一些启发式策略，通过训练分布，这些系统可以学习抽象规则并将其推广到新的环境中，但也存在一些推广行为上的缺陷。

Sep, 2019

本文提出了一种新颖的隐私保护神经网络特征表示方法，使得学习到的空间中的敏感信息得以削弱，同时保持数据的实用性；该方法不仅保证了用户数据的隐私，而且还提升了算法的公平性和结果的可行性。

Feb, 2019

通过多任务学习，训练神经隐式表示以在重建、分类和语义分割任务上实现功能丰富的编码。

Jan, 2021

本研究探讨基于表示学习和深度神经网络的匿名化方法，介绍了一种新的训练目标，同时训练一个预测器和防止中间表征成为私有标签的预测值。该三子网络的基架对应输入到表征、表征到预测的常规标签和表征到预测的私有标签。在保留有关常规标签的信息的同时，摒弃与身份有关的私人标签信息的学习表征，从而实现了有关分类与匿名化任务（手写数字和情感分析）的成功演示。

Feb, 2018

本文提出了一种基于伪核的新工具，用于分析和预测网络学习到的表示，通过验证其在简单测试案例上的使用，本文论证了该方法可预测权重初始化和训练计划对表示学习和下游并发多任务执行表现的影响。

Jul, 2023

本文提出了一种以紧凑的多任务深度学习架构为设计目标的方法，使用一种推动类似任务聚集的新标准在训练期间贪心地扩大网络，以优化多任务学习的泛化性能并在人员属性分类任务中取得最先进的精度。

Nov, 2016

探讨了深度神经网络能否学习到通用的图像表示，并提出一种名为 MultiNet 的新模型，在共享特征的基础上，通过在共同的表征中相互交互来整合各个任务的解决方案，实现了在标准基准测试中提高各个任务性能的目的。

Jun, 2016

本文提出了三种知识图谱表征模型，分别是 HypER、TuckER 和 MuRP，它们都能够自动预测缺失的关系，并且在性能方面不断取得进步。同时，该文还将最新的理论研究成果推广到了知识图谱的领域，探讨了如何在这些模型中编码不同种类的关系。

Jan, 2022

训练多任务自动编码器进行语言任务，分析学习到的句子隐藏表示。加入翻译和词性解码器时，表示将显着改变。使用的解码器越多，模型根据句法相似性对句子进行聚类的效果越好。通过插值句子来探索表示空间的结构，得出很多有可识别句法结构的伪英语句子。最后，我们指出了模型的一个有意思的特性：两个句子之间的差分向量可以添加到第三个具有类似特征的句子中，以有意义的方式改变它。

Jan, 2018

本研究回顾了移动应用程序和虚拟对话代理器识别和适应情绪的方法，讨论了隐私问题。我们研究了基于主要任务（情感识别）进行训练的多模态表征如何意外地泄露一些敏感信息，分析了情感识别中的隐私度量，并在多个数据集上进行了验证。我们使用对抗学习范式来消除表征中的隐私信息，以及如何在不影响主要任务表现的情况下改善隐私度量。本研究是第一次分析不同模态的隐私指标差异以及如何在仍然维持情感识别表现的情况下解决多个隐私问题。

Oct, 2019