Bengio2310：以对象为中心的架构支持高效的因果表示学习

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Object-centric architectures enable efficient causal representation learning 以对象为中心的架构支持高效的因果表示学习 https://arxiv.org/abs/2310.19054 贡献：• 我们强调了由于违反用于识别潜在变量的标准假设而产生的两个问题（第3节）。• 我们展示了这些问题可以通过利用以对象为中心的架构来解决，并且使用以对象为中心的架构还使我们能够使用少k倍的扰动来解开属性，其中k是对象的数量（第4节）。• 我们实现了第一个以对象为中心的去耦方法，该方法可以解开具有可识别性保证的对象属性（第5节）。• 我们在二维和三维合成基准测试中取得了强大的实证结果（第7节）。 摘要 ‍‍ 因果表示学习在多种设置中展示了我们可以分离具有可识别性保证的潜在变量（至少在某些合理的等价类中）。所有这些方法的共同点是假设(1)潜在变量被表示为d维向量，以及(2 ………………………………