다양 한 예시 적 구 현예 들 은 시간 차 모델 들 의 비지 도 트레이닝 과 관련 된다 . 시간 차 모델 은 두 개 의 상이 한 시간 에 객체 의 상태 를 각각 기술 하 는 적어도 제 1 상태 표현 및 제 2 상태 표현 을 수신 하 고 , 이 에 응답 하 여 , 상기 두 개 의 상이 한 시간 사이 에 상기 객체 의 변화 를 인코딩 하 는 시간 차 표현 을 출력 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 . 모델 을 트레이닝 하 기 위해 , 시간 차 모델 은 주어진 시간 차 표현 및 제 1 상태 표현 에 대해 , 제 2 상태 표현 을 예측 하 거나 그렇 지 않 으면 재 구성 하 기 위한 예측 모델 과 결합 될 수 있 다 . 시간 차 모델 은 상기 제 2 상태 표현 과 상기 제 2 상태 표현 의 상기 예측 사이 의 차이 를 표현 하 는 손실 값 에 대해 트레이닝 될 수 있 다 . 이러 한 방식 으로 , 라벨 링 되 지 않 은 데이터 가 시간 차 표현 을 제공 하 기 위해 시간 차 모델 을 트레이닝 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 본 개시 는 또한 일단 트레이닝 된 상기 시간 차 모델 들 에 대한 예시 적 사용 예 들 을 제공 한다 .