任務相關表示

深度分析

非參數可識別性：在完全非參數設定下辨識時間—任務結構與步內任務表示

這篇論文探討如何在無任何參數假設、無干預資料和任務結構未知的情況下，從通用模型導出任務專用表示。作者證明兩項關鍵結果：其一，能以完全無監督方式辨識時間步與任務之間的結構，即使序列在時間上可能斷裂或任務交錯出現；其二，在每個時間步內，透過簡單的稀疏性正則化微調，可將任務相關的潛在變數與無關因子可識別地分離。