AG-SAE：用自适应图稀疏自编码器学习混合拓扑特征图
When Trees Are Not Enough: Learning Mixed-Topology Feature Graphs with Adaptive Graph Sparse Autoencoders
AI 导读
作者提出自适应图稀疏自编码器（AG-SAE），一种结构引导的训练范式，把每个特征的完整父集合当作一个原子结构假设，由证据决定其拥有零个、一个或多个父节点。该方法通过让完整父集合与空假设、子集及替代解释竞争，识别出联合必要的多父关系，同时排除冗余或虚假的替代关系，并验证每个子特征是否在父特征之外仍有贡献。由此诱导出的 SAE 特征拓扑定义了可微的结构损失来指导训练，拓扑引导的细化缓解特征吸收，并利用学习结构暴露的持续重建差距初始化新特征，随后从修订后的字典重新诱导整张图，形成字典与图的自洽循环。