主要观点总结
本文介绍了一种新方法CoLiDR，该方法结合了深度神经网络的可解释性和解缠表示学习框架，旨在将数学上解缠的生成因子转化为人类可理解的概念。通过实验证明，该方法在聚合解缠的生成因子为概念方面的有效性，并在四个具有挑战性的数据集上展示了其优势。此外，文章还强调了数据派THU作为数据科学类公众号的作用和背景。
关键观点总结
关键观点1: 介绍CoLiDR方法
文章提出了一种新方法CoLiDR，结合了深度神经网络的可解释性和解缠表示学习框架，将解缠的生成因子聚合为人类可理解的概念。
关键观点2: 解缠表示学习框架
CoLiDR方法利用解缠表示学习框架来学习相互独立的生成因子，这些生成因子随后通过聚合/分解模块转化为人类可理解的概念。
关键观点3: 实验证明方法有效性
文章在具有已知和未知潜在生成因子的数据集上进行了实验，证明了CoLiDR方法的有效性，并展示了其在四个挑战性数据集上的优势。
关键观点4: 数据派THU简介
文章还介绍了数据派THU作为数据科学类公众号的作用和背景，包括分享前沿研究动态、传播数据科学知识等。
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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 在本文中，我们提出了一种新方法CoLiDR，该方法利用解缠表示学习框架来学习相互独立的生成因子，并随后通过一个新颖的聚合/分解模块将这些表示聚合为人类可理解的概念。 深度神经网络的可解释性研究通过基于概念的模型提供了一种有前景的方法，以人类可理解的概念来解释模型行为。另一条平行的研究路径则侧重于将数据分布解缠为其底层生成因子，从而解释数据生成过程。虽然这两种方向都得到了广泛关注，但很少有工作致力于将生成因子解释为概念，从而将数学上解缠的表示与人类可理解的概念统一起来，以用于下游任务的解释。在本文中，我们提出了一种新方法CoLiDR，该方法利用解缠表示学习框架来学习相互独立的生成因子，并随后通过一个新颖的聚合/分解模块将这些表示聚合为人类
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