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其中<math>\circ</math>表示函数复合运算。
 
其中<math>\circ</math>表示函数复合运算。
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第一步是从<math>\mathbf{x}_t \in \mathcal{R}^p</math> 到 <math>\mathbf{x}'_t \in \mathcal{R}^p</math>的双射(可逆)映射<math>\psi_\alpha : \mathcal{R}^p \rightarrow \mathcal{R}^p</math>,无信息丢失,由可逆神经网络实现;第二步是通过将<math>\mathbf{x}_t \in \mathcal{R}^p</math>映射到<math>\mathbf{y}_t \in \mathcal{R}^q</math>,丢弃<math>p-q</math>维上的信息,将得到的向量投影到<math>q</math>维。
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第一步是从<math>\mathbf{x}_t \in \mathcal{R}^p</math> 到 <math>\mathbf{x}'_t \in \mathcal{R}^p</math>的双射(可逆)映射<math>\psi_\alpha : \mathcal{R}^p \rightarrow \mathcal{R}^p</math>,等价于向量在高维空间中的旋转,只改变向量与坐标轴的角度,不改变模长,无信息丢失,该过程可以由可逆神经网络实现;第二步是通过将<math>\mathbf{x}_t \in \mathcal{R}^p</math>映射到<math>\mathbf{y}_t \in \mathcal{R}^q</math>,丢弃<math>p-q</math>维上的信息,将得到的向量投影到<math>q</math>维。
    
==动力学学习器==
 
==动力学学习器==
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