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# '''信息丢弃'''：投影算子 <math>\chi_{p,q}</math> 丢弃 <math>p-q</math> 个维度，得到宏观状态 <math>\mathbf{y}_t = \chi_{p,q}(\psi_\alpha(\mathbf{x}_t))</math>。

# '''信息丢弃'''：投影算子 <math>\chi_{p,q}</math> 丢弃 <math>p-q</math> 个维度，得到宏观状态 <math>\mathbf{y}_t = \chi_{p,q}(\psi_\alpha(\mathbf{x}_t))</math>。

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解码时，将宏观预测 <math>\hat{\mathbf{y}}_{t+1}</math> 与 <math>p-q</math> 维标准高斯噪声拼接，通过逆 INN <math>\psi_\alpha^{-1}</math> 重构微观状态。由于 RealNVP 的编码器与解码器只是方向反转，'''参数完全共享'''，模型参数量直接减半。

解码时，将宏观预测 <math>\hat{\mathbf{y}}_{t+1}</math> 与 <math>p-q</math> 维标准高斯噪声拼接，通过逆 INN <math>\psi_\alpha^{-1}</math> 重构微观状态。由于 RealNVP 的编码器与解码器只是方向反转，'''参数完全共享'''，模型参数量直接减半（图 8）。

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[[文件:nis_plus_architecture.png|缩略图|NIS+ 框架架构：RealNVP 的可逆神经网络（INN）实现编码器与解码器，信息丢弃与 EI 最大化在宏观动力学空间完成。引自 Yang et al., 2025。|400x400px|链接=Special:FilePath/Nis_plus_architecture.png]]

[[文件:NIS+odd.png|缩略图|NIS/NIS+ 框架架构：RealNVP 的可逆神经网络（INN）实现编码器 φ 与解码器 φ†（即逆映射 φ^{-1}），信息丢弃与 EI 最大化在宏观动力学空间完成。引自 Yang et al., 2025。|替代=|400x400px]]

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NIS 论文给出选用 RealNVP 的三点依据<ref name="NIS2022">{{cite journal|author1=Zhang J.|author2=Liu K.|title=Neural Information Squeezer for Causal Emergence|journal=Entropy|year=2022|volume=25|issue=1|page=26}}</ref>：

NIS 论文给出选用 RealNVP 的三点依据<ref name="NIS2022">{{cite journal|author1=Zhang J.|author2=Liu K.|title=Neural Information Squeezer for Causal Emergence|journal=Entropy|year=2022|volume=25|issue=1|page=26}}</ref>：