I-Con：一个统一的表征学习框架

作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

好久没更新博客园了，今天来更新一篇。最近，搜到一篇发表在ICLR 2025上的论文，接受状态为Poster，题目为《I-Con: A Unifying Framework for Representation Learning》，审稿人的详细评论可以看：https://openreview.net/forum?id=WfaQrKCr4X。这篇文章说的是一个式子，即平均KL散度，就可以将很多表征学习的方法统一起来，比如降维、对比学习、监督学习、聚类。还给出了类似“元素周期表”的形式，能直观反映通过监督分布与学习分布所得到的方法。那岂不是未来可以通过“排列组合”的方法填补这个“元素周期表”，然后得到更多的表征损失函数了吗？所以想仔细看看这篇论文是怎么回事。于是乎我首先用学术版GPT和有道翻译进行了机翻，然后用LaTeX进行重新编译，把文章的主要部分摘出来，做成了如下所示的译文，供大家学习与参考。