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第25行：
第25行： − − * 在编码器一步，虽然有丢失信息，但是通过数学证明可以得知，当神经网络训练收敛时，数据中相邻宏观状态之间的互信息倾向于接近两个相邻时间步的微观态互信息，丢失的信息与预测几乎无关，所有有效信息都汇聚到动力学学习器的信息瓶颈之中。且在此框架下，信息瓶颈的应用更加明显、更具可解释性。 − − 这一段放后面吧，让这里更简洁一点。（已改位置）
→NIS系列
=NIS系列=
=NIS系列=
* 虽然可以通过两个阶段得到结果，但是NIS没有真正地最大化有效信息。由于此方法的数学形式是一个泛函问题，无法直接进行优化，在NIS+中，将通过计算变分下界解决泛函问题。
* 虽然可以通过两个阶段得到结果，但是NIS没有真正地最大化有效信息。由于此方法的数学形式是一个泛函问题，无法直接进行优化，在NIS+中，将通过计算变分下界解决泛函问题。