Shared Representation

释义 Definition

共享表征 / 共享表示：指在多个任务、模态（如文本与图像）、语言或数据来源之间共同使用的一套内部表示（特征/向量空间），使不同输入能在同一表示空间中对齐、比较或迁移学习。常见于机器学习、认知科学与语言学语境。（在更宽泛语境中也可指“共同的理解/共同的表达方式”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ʃɛrd ˌrɛprɪzɛnˈteɪʃən/

例句 Examples

A shared representation helps the model transfer knowledge from one task to another.
共享表征能帮助模型把从一个任务学到的知识迁移到另一个任务。

By learning a shared representation of images and captions, the system can retrieve relevant pictures from text queries with high accuracy.
通过学习图像与文字说明的共享表征，系统可以根据文本查询高准确率地检索相关图片。

词源 Etymology

shared 来自动词 share（“分享、共用”），源自古英语 scearu（“份额、分配”）相关词族；representation 来自拉丁语 repraesentare（“使……呈现、再现”），经法语进入英语。合起来强调“被多个对象/任务共用的表示”。

相关词 Related Words

• Embedding
• Representation
• Feature
• Latent
• Vector
• Alignment
• Transfer
• Multimodal
• Shared

文献与著作 Literary / Notable Works

• Deep Learning（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville）——讨论表示学习与共享特征在多任务/多模态中的作用。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在模型与特征表示框架中涉及共享/联合表示思想。
• Bengio, Courville & Vincent (2013), “Representation Learning: A Review and New Perspectives”——综述表示学习，常使用“shared representation”相关表述。
• Hinton 等关于 distributed representations 的经典研究——与“共享表征”在思想上紧密相关，常用于解释跨任务可迁移的内部表示。