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当神经网络“看穿”表象寻找本质，CMU与纽约大学联手破解潜在变量识别难题_蜘蛛资讯网

nbsp;  研究团队提出的"集合论不确定性"（set-theoretic indeterminacy）是整个理论的核心定义，它描述的是：当两个模型在观测数据上完全等价时，它们内部潜在变量之间的关系受到了怎样的约束？具体而言，这个定义保证了三件事。第一，交集中的潜在因素（两组共享的）不能被表达为对称差中因素（各自独有的）的函数——也就是说，共同的东西和各自特有的东西彼此独立，不

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; 更进一步，研究团队还揭示了一个美妙的连锁效应：如果把多个观测变量的潜在支撑集拼起来，覆盖了整个潜在空间，那么上述集合论的保证就能延伸到韦恩图中每一个原子区域——也就是说，所有可能的交叉组合都能被块状地识别出来。论文中展示了三个观测变量的例子，它们的潜在支撑集形成了包含七个不同原子区域的韦恩图，每一块都被证明可以与其他所有块保持独立，从而实现块级别的可识别性。   

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发布时间：10:25:10