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①用<math>p-q </math>维高斯随机向量填充数据得到<math>p </math>维数据。式中,ξ为p−q维的标准高斯随机向量,⊕表示向量拼接操作。
①用<math>p-q </math>维高斯随机向量填充数据得到<math>p </math>维数据。式中,ξ为p−q维的标准高斯随机向量,⊕表示向量拼接操作。
−
②使用反粗粒化函数得到预测的微观变量
<math>\hat{x}_{t+1} </math>。由于使用可逆神经网络,此步和编码器中的双射映射共享参数。
+
②使用反粗粒化函数<math>
+
\phi^{\dagger}
+
</math>得到预测的微观变量
<math>\hat{x}_{t+1} </math>。由于使用可逆神经网络,此步和编码器中的双射映射共享参数。
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