本文介绍: 本文是对On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond (NIPS 2022)中两个结构稀疏假设的总结。原文链接在Reference中。独立成分分析简单来说，就是给定很多的样本X，通过样本分离出组合成样本的源S。关于ICA的详细内容，可以参考Yifan Shen的博客：ICA简明攻略非线性独立成分分析（ICA）旨在从其可观测的非线性混合物中恢复潜在的独立源。非线性独立成分分析（ICA）是无监督学习的基础。它推广了线性ICA（Comon
0，(7)
根据（1），
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U^应该是最小值，而（7）说明当
Reference
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