DySIB DySIB:以資訊瓶頸在潛空間最大化預測互信息以學習動力學相空間 在高維實驗觀測中辨識動態狀態變數為關鍵挑戰。論文提出DySIB:在潛在空間中,同步壓縮過去與未來觀測視窗,最大化預測互信息並懲罰表示複雜度,不進行影像重建。於擺錘實驗影片上,DySIB回復出二維相空間,學得的座標與慣常角度與角速度對應,可直接以潛空間描述物理動力學。