解耦自编码器（DAE）

注意到潜空间因式分解（或解耦）的重要性，我们提出了一种新颖的、基于群论中对称变换原理的非概率化解耦自编码器框架。据我们所知，这是首个旨在基于自编码器实现解耦且无需正则化器的确定性模型。所提模型与七个基于自编码器的先进生成模型进行了比较，并基于五个有监督解耦指标进行了评估。实验结果表明，当各特征方差不同时，所提模型具有更好的解耦效果。我们相信该模型为基于自编码器的无正则化器解耦学习开辟了新领域。