[R] Joint Embedding Variational Bayes (TMLR ’26)

Dieses TMLR-Papier führt operationale variationale Semantik in Joint-Embedding-Architekturen für nicht-kontrastives Repräsentationslernen ein. Dies wird durch die Faktorisierung der Embedding-Likelihood, die Verankerung der Posterioren-Unsicherheit an die Likelihood-Skala und die Verwendung einer Student-t-Likelihood mit schweren Enden für empirische Vorteile erreicht.