레이블이 없는 데이터로부터 분리된 표현(disentangled representations)을 학습하는 것은 기계 학습에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결함으로써 일반화, 해석 가능성, 공정성과 같은 다른 문제들을 해결할 수 있게 된다. 이론적으로 이 문제를 해결하는 것은 매우 어렵지만, 실제로는 이전 일치(prior matching)를 통해 분리된 표현을 얻는 경우가 많다. 최근 연구들은 기하학적 고려사항을 활용하여 이전 일치 접근법을 개선할 수 있음을 보여주었다. 예를 들어, 데이터의 기하학적 특징인 거리나 각도를 보존하는 표현을 학습함으로써 이전 일치 접근법을 향상시킬 수 있다. 이러한 연구들은 Gromov-Monge 갭을 활용하여 분리된 표현 학습을 더 효율적으로 수행할 수 있음을 보여준다. Gromov-Monge 갭은 두 공간 간의 거리 관계를 보존하는 것을 목표로 하는 갭으로, 이를 이용하여 데이터의 분리된 표현을 학습하는데 활용된다. 이러한 연구들은 기계 학습 분야에서의 중요한 발전 가능성을 보여주며, 미래에는 보다 효율적이고 강력한 분리된 표현 학습 방법들이 개발될 것으로 기대된다.

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