解耦表征学习研究进展

摘要

解耦表征学习旨在对影响数据形态的关键因素进行建模,使得某一关键因素的变化仅仅引起数据在某项特征上的变化,而其他的特征不受影响,这有利于应对机器学习在模型可解释性、对象生成和操作以及零样本学习等问题上的挑战,因此解耦表征学习一直是机器学习领域的一个研究热点.从解耦表征学习的历史与动机入手,对解耦表征学习的研究现状以及应用进行归纳总结,分析了解耦表征所具有的不变性、复用性等特性,介绍了基于生成解耦表征变差因素的研究、基于流形相互作用解耦表征变差因素的研究、基于对抗性训练解耦表征变差因素的研究,以及一种变分自编码器β-VAE的研究等最新研究动态.同时,阐述了解耦表征学习的典型应用,并对未来的研究方向作出了展望.