Изучение интерпретируемого факторизованного представления уже давно используется в машинном обучении. Но с недавним развитием глубоких генеративных моделей, таких как вариационный автоэнкодер (VAE), произошел взрыв интереса к изучению такого распутанного представления. Поскольку цель любой генеративной модели состоит в том, чтобы зафиксировать основные факторы генерации данных, распутанное представление будет означать, что одна скрытая единица чувствительна к вариациям в отдельных..