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

Cet article de TMLR introduit la sémantique variationnelle opérationnelle dans les architectures d'embedding conjoint pour l'apprentissage de représentations non contrastives. Il y parvient en factorisant la vraisemblance d'embedding, en ancrant l'incertitude postérieure à l'échelle de la vraisemblance et en utilisant une vraisemblance de Student-t à queue lourde pour des avantages empiriques.