이 논문에서 제안된 아이디어는 다른 무감독 표현 학습 문제에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 자기 지도 학습이나 인스턴스 간 차이를 강조하는 손실 함수를 사용하여 무감독 표현 학습을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 레이블이 없는 데이터에서도 의미 있는 특성을 학습하고 데이터의 구조를 파악할 수 있습니다. 또한, 다양체 학습 기술을 활용하여 데이터의 다양체 구조를 모델링하고 유사도를 추정하는 방법은 다양한 무감독 학습 문제에 적용할 수 있습니다. 따라서, 이 논문의 아이디어는 다른 무감독 표현 학습 문제에도 유용하게 활용될 수 있을 것입니다.