【摘 要】
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解耦表征学习对于生成模型的可解释性而言具有重要意义。当前主流解耦表征学习方法依据监督方式的不同,可分为监督解耦表征学习和无监督解耦表征学习。监督解耦表征学习依赖给定监督信息,提取监督信息相关特征,得到的监督无关信息中仍可能存在多种可解释属性;无监督解耦表征学习方法通过对数据先验进行假设,实现数据中的可解释属性自解耦。但由于不存在任何监督信息,模型的每一次训练所解耦的属性在特征向量上的位置以及属性的
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解耦表征学习对于生成模型的可解释性而言具有重要意义。当前主流解耦表征学习方法依据监督方式的不同,可分为监督解耦表征学习和无监督解耦表征学习。监督解耦表征学习依赖给定监督信息,提取监督信息相关特征,得到的监督无关信息中仍可能存在多种可解释属性;无监督解耦表征学习方法通过对数据先验进行假设,实现数据中的可解释属性自解耦。但由于不存在任何监督信息,模型的每一次训练所解耦的属性在特征向量上的位置以及属性的划分都无法确定,且相较于监督学习,无监督解耦表征对特定属性的表示能力较弱。本文结合监督与无监督解耦表征学习方法的优势,提出部分监督和可控监督解耦表征学习方法。主要工作包括:（1）对现有的解耦表征学习依据不同的监督方式进行归纳和分类,提出并形式化定义部分监督表征学习,分离出标签有关特征,使标签无关特征中的多可解释属性自行解耦;对部分监督表征学习进一步拓展和延伸,提出且形式化定义可控监督解耦表征学习,根据调整监督率,实现监督解耦表征学习、部分监督解耦表征学习或无监督解耦表征学习在同一模型下的动态切换。（2）基于概率图理论设计分步建模概率图模型,提出分步建模变分自编码器,以实现部分监督解耦表征学习。使用分类网络提取标签有关特征,基于生成模型进一步变分推断优化标签无关特征的证据下界,实现标签无关特征的提取与自解耦;通过分析分步建模概率图模型,学习任意分类模型所忽略的标签无关特征信息。（3）为适应任意监督程度的解耦表征学习,提出基于编码交换与生成对抗网络的可控监督解耦网络,通过控制标签有关与标签无关特征间的监督率,实现可控监督解耦表征学习。利用多属性分类生成对抗网络实现标签有关特征解耦;通过随机采样与反向替换机制,以及分类网络实现标签无关特征解耦。（4）本文通过设计下游分类评估实验,验证所提模型较对比方法具有更强的特征表示能力和更强的适应能力,还通过属性交换实验验证本文方法的特征属性控制能力。
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