本文首次从理论上探讨了非线性表示学习在模型轻微错误设定下的鲁棒性问题，证明了在混合函数接近局部等距同构且潜在变量独立的情况下，即使模型设定存在偏差，仍然可以实现近似可辨识性，并为鲁棒 ICA 算法设计提供了理论指导，强调了鲁棒性在评价表示学习方法优劣方面的重要性。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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