특히 , 본 개시 의 비지 도 기법 에 따라 트레이닝 된 시간 차 모델 은 임의 의 수 의 상이 한 그리고 경우 에 따라 , 임의 의 지속 기간 의 미지 의 변화 또는 액션 을 기술 하 는 시간 차 표현 을 제공 하 는 것 을 학습 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 비지 도 방식 으로 트레이닝 된 시간 차 모델 의 시간 차 표현 은 이전 에 트레이닝 데이터 가 수집 된 경우 알려 지 지 않 았 거나 관심 이 없 었 던 변화 나 액션 을 식별 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 다르 게 말 하 면 , 본 개시 의 비지 도 기법 은 데이터 가 수집 될 때 예상 되 지 않 은 시간 적 동작 의 이해 를 가능 하 게 한다 . 상기 기술 된 바 와 같이 , 사람 은 일반 적 으로 세계 에서 또는 주어진 액션 이 시작 되 거나 중지 된 경우 , 가능 한 액션 의 목록 / 어휘 에 동의 하 지 않 기 때문 에 , 이 는 의미 있 는 문제 를 해결 한다 . 라벨 링 되 지 않 은 비디오 에 대한 범용 표현 을 학습 함 으로써 , 본 개시 의 시간 차 모델 은 사람 에 의해 평가 될 수 있 는 것 보다 많 은 지식 을 시스템 에 통합 할 수 있 다 .