본 발명 의 일 예시 적 양태 는 컴퓨팅 시스템 에 관한 것 이 다 . 컴퓨팅 시스템 은 적어도 하나 의 프로세서 및 기계 학습 된 시간 차 모델 을 저장 하 는 적어도 하나 의 메모리 를 포함 한다 . 기계 학습 시간 차 모델 은 제 1 시간 과 연관 된 제 1 상태 표현 및 상기 제 1 시간 에 후속 하 는 제 2 시간 과 연관 된 제 2 상태 표현 을 수신 하 고 ; 그리고 상기 제 1 상태 표현 과 상기 제 2 상태 표현 사이 의 변화 를 인코딩 하 는 시간 차 표현 을 출력 하 도록 구성 된다 . 시간 차 모델 은 손실 값 을 예측 모델 을 통해 그리고 그 다음 시간 차 모델 을 통해 순차 적 으로 역전 파함 으로써 트레이닝 된다 . 예측 모델 은 제 1 상태 표현 및 시간 차 표현 을 수신 하 고 제 2 상태 표현 의 예측 을 출력 하 도록 구성 된다 . 손실 값 은 상기 제 2 상태 표현 과 상기 제 2 상태 표현 의 예측 사이 의 차이 를 기술 한다 .