Att hitta en allmänt accepterad formell definition av en löslig representation i samband med att en agent uppträder i en miljö är en viktig utmaning för uppbyggnaden av dataeffektiva autonoma agenter. Higgins m.fl. (2018) Nyligen föreslog Symmetry-Based Disentangled Representation Inlärning, en definition baserad på en karakterisering av symmetrier i miljön med hjälp av gruppteori. Vi bygger vidare på deras arbete och gör observationer, teoretiska och empiriska, som får oss att hävda att Symmetry-Based Disentangled Representation Learning inte bara kan baseras på fasta dataprover. Agenter bör interagera med miljön för att upptäcka dess symmetrier. Alla våra experiment kan återges på Colab: http://bit.do/eKpqv.
Baserat på denna definition, REF visade att symmetri-baserade lösliga representation lärande kräver interaktion med miljöer.