Este artículo señala las deficiencias de la definición y el método de medición existentes del aprendizaje de representaciones desenredadas (T58300_____), que presupone la independencia de las variables. En datos del mundo real, las variables no son independientes, lo que dificulta la aplicación del método existente en situaciones reales. Por lo tanto, este artículo propone una nueva definición del aprendizaje de representaciones desenredadas basada en la teoría de la información que no presupone la independencia de las variables y la conecta con el Método de Cuello de Botella de Información (MBI). Además, proponemos una nueva medida del grado de separación que considera la independencia de las variables y demostramos su superioridad sobre los métodos existentes mediante diversos experimentos.
