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第441行： − 此外，一些大规模复杂系统具有先验知识，我们可以根据先验知识对微观维度进行分组，分组之后，对每一组都用编码器进行编码，相当于把编码器进行了并联。并行编码器之间共享参数，故神经网络依然可以高效、准确地获得粗粒化规则。最后，将从所有编码器获得的宏观变量连接成一个向量，以导出总体宏变量。这种并行结构也可以与卷积神经网络等架构结合起来。+
→面对大规模复杂系统的拓展
首先，在处理高维复杂系统时，一次丢弃多个维度会给训练神经网络带来很大的挑战。我们可以将一系列基本编码器堆叠（串联）在一起并逐渐丢弃维度，降低训练难度。
首先，在处理高维复杂系统时，一次丢弃多个维度会给训练神经网络带来很大的挑战。我们可以将一系列基本编码器堆叠（串联）在一起并逐渐丢弃维度，降低训练难度。
此外，一些大规模复杂系统具有先验知识，我们可以根据先验知识对微观维度进行分组，分组之后，对每一组都用编码器进行编码，相当于把编码器进行了并联。并行编码器之间共享参数，故神经网络依然可以高效、准确地获得粗粒化规则。最后，将从所有编码器获得的宏观变量连接成一个向量，以导出总体的宏观变量。这种并行结构也可以与卷积神经网络等架构结合起来。
为了提高搜索最优尺度的效率，我们可以利用堆叠编码器获得隐藏空间的多个尺度，同时训练多个不同尺度的动力学学习器（相当于搜索不同q的宏观动力学），从而避免重新训练编码器，提高模型效率。
为了提高搜索最优尺度的效率，我们可以利用堆叠编码器获得隐藏空间的多个尺度，同时训练多个不同尺度的动力学学习器（相当于搜索不同q的宏观动力学），从而避免重新训练编码器，提高模型效率。