对解缠结定义的范畴论元分析

May, 2023

A Category-theoretical Meta-analysis of Definitions of Disentanglement

Yivan Zhang, Masashi Sugiyama

TL;DR本文通过范畴论作为一个统一严密框架，元分析了现有的解缠结概念定义，并认为笛卡尔积和幺模乘积应作为解缠结的核心概念，从函数、等变映射、关系和随机映射的角度展示了不同处理方式的相似性和重要差异。

Abstract

Disentangling the factors of variation in data is a fundamental concept in machine learning and has been studied in various ways by different researchers, leading to a multitude of definitions. Despite the numerous empirical studies, more theoretical research is needed to fully underst

disentanglement machine learning meta-analysis category theory core concepts

发现论文，激发创造

丰富分离：从定义到度量

本文研究了解离散表示学习的定义，并介绍了将等式定义转化为基于丰富范畴论的相容量化评估标准的系统方法。我们提出了适用于评估去迭代复杂数据的可分离表示抽取器所需性质的量化度量标准，并展示了它们在合成数据上的有效性。我们的方法为研究人员选择合适的评估标准和设计有效的离散表示学习算法提供了实用指导。

May, 2023

度量解缠性：指标综述

本文综述了学习因素分离和表示在人工智能中的重要性，提出了影响因素分离度量的三个家族，即基于干预、基于预测和基于信息的，通过实验和分析揭示了具有因素分离特性的表示的属性之间的关系，并提供了衡量因素分离的指导方针。

Dec, 2020

从相关数据中学习分离表示

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

利用部分信息分解进行解缠分析

提出了一种分析多元表示如何解开基础生成因素的框架，通过部分信息分解方法分析多元表示中的信息共享并提出了新的分离度量，实验发现分离度量对纠缠反应正确，发现分离度量相似的自编码器模型在纠缠方面有不同的特征，需要采用不同的策略来获得分离表示。

Aug, 2021

学习自然语言定义的解耦表示

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

几何检验的解缠绕拟符号解释自然语言推理

本研究基于 VAE 框架，定量定性地评估了生成的潜在空间在向量操作和语义解缠方面的几何特性，实证结果表明潜在空间中的角色内容被解缠，这为通过操纵向量在潜在空间上的遍历来控制解释生成提供了机会。

Oct, 2022

解缠一统天下？概念与解缠方法的比较

本文对概念解释和解纠缠学习领域的研究进行了比较和对比，探讨了它们在各种任务上的性能和行为，以及它们的潜在优势和局限性，并指出两者的最新方法在数据效率、特定分类 / 回归任务的敏感性，或所使用的概念表示符号的敏感性等方面存在局限性。

Apr, 2021

解离领域本体

本文提出了本体领域逐步建模过程中出现的概念纠缠现象以及相应的多级概念建模策略 “概念解缠”，该策略通过引导原则在五个层次上实现了语义双射，从而实现了本体领域的概念化解缠。同时，简要阐述了为什么现有的本体领域建模方法和方法论对于本文的表述是不充分的。

Mar, 2023