Discovering and decoding latent mean-field structure with variational autoencoders
이 논문은 성공적인 변분 오토인코더가 그 조건부 독립 디코더가 유한 크기 평균장 분해와 구조적으로 동일함을 입증함으로써, 변분 오토인코더가 본질적으로 잠재 평균장 이론을 학습한다는 것을 규명하며, 이러한 발견은 가해결 가능한 통계 물리학 모델과 실제 신경 팝퓰레이션 데이터 모두에서 기저의 상호작용 패턴을 회복함으로써 검증되었다.