什么是互信息表示学习？
互信息表示学习（Mutual Information Representation Learning）是一种通过最大化数据与潜在表示之间互信息的无监督学习方法。它旨在学习数据的紧凑、信息丰富的嵌入，以便在下游任务中表现更优。
核心应用场景
- 自然语言处理：用于语义表示学习，如词向量或句子嵌入
- 计算机视觉：在图像生成与特征提取中提升模型泛化能力
- 推荐系统：通过用户-物品交互数据挖掘潜在关联
最新研究进展（2023）
- 信息瓶颈理论：通过约束互信息量优化表示效率
- 对比学习扩展：将互信息最大化与对比学习结合
- 生成模型改进：在VAE和GAN中引入互信息正则化