本文提出了一个包含超过一百万张 3D 物体图像的数据集，以及在实验平台上运用机械臂移动物体的方式，以此来精确控制所有变化的因素，实现了不同解缠绕建模方法对模拟数据和真实数据的比对，研究结果表明模型选择是从模拟数据向真实数据传递信息的有效手段。

Jun, 2019

本文研究了因果变量在相关数据上的行为并分析了最主要的解缠方法在大规模实证研究（包括 4260 个模型）中的表现，结果显示数据集中系统性引入的相关性正在被学习并反映在潜在表示中，这对于解缠的下游应用如公平性有重要的影响，同时呈现了如何通过训练期间的弱监督或使用少量标签的预训练模型的后修复来解决这些潜在的相关性。

Jun, 2020

本篇论文探讨了如何利用不同的解缠绕概念提高表示学习中多元回归模型的公平性，并证明在某些情况下，最优的和经验的预测结果都可能是不公平的。

May, 2019

本文提供了对无监督学习解开重要变动因素的最新发展的观点，旨在挑战一些常见的假设。本文首先从理论上证明了，无监督的解开表示恒妄图反演和数据上的约定性偏见是不可能的。接着，通过对 8 个数据集进行超过 14,000 个模型的训练，本文发现虽然不同的方法成功地实现了相应损失所鼓励的特性，但是没有监督的情况下，好的解开模型似乎无法被识别。此外，不同的评估指标并不总是在什么应该被认为是 “解开的” 上达成一致，而且在估计上表现出系统性差异。最后，增加的解开性似乎并不一定会导致学习下游任务的样本复杂度减少。本文的结果表明，关于解开学习的未来工作应该明确归因于诱导偏见和（隐含的）监督的作用，研究解开表示的具体好处，并考虑到涵盖几个数据集的可重复的实验设置。

Oct, 2020

本文分析了无监督学习分离表示的最新进展并挑战了一些常见假设，通过实验研究发现，不加监督训练的模型很难达到良好的分离效果，同时，增加分离度似乎不会降低学习的样本复杂度，未来的研究应该关注归纳偏置和 (隐式) 监督的作用，考虑在多个数据集上复现实验结果。

Nov, 2018

本文通过大规模研究提供证据，证明在使用类似 Raven 渐进矩阵这样的抽象推理任务时，多个无监督的去卷积模型学到的分解表示模型比其他模型能够更快地学习并使用更少的样本，从而实现更好的下游性能表现。

May, 2019

通过因果视角下关联因素的不懈探索，我们提出了两个衡量因果解缠的新指标及数据集，并在最新的表述学习器中进行了实证研究。

Dec, 2021

提出了一种基于信息提取的生成对抗网络框架（ID-GAN），可用于通过 VAE-based 模型学习分离表示，并将其提炼为生成高保真图像的 GAN 生成器。

Jan, 2020

本文提出了关于分解表示学习的一个定义，并利用群和表示论的形式，将对称变换与向量表示相连，为分解表示学习提供了一个更好的理论基础，在学习表示时启发了更好的算法设计。

Dec, 2018

使用可表征语法和语义规律的定义句类别训练变分自编码器，并在多个测试中展现其成功解耦表示效果，以及在定义建模中得到的改善。

Sep, 2022