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。