在机器学习的广泛应用中，检测未知数据点或离群点已成为一个关键问题。在过去的研究中，学者们通常采用基于重构误差的方式来检测这些点。这种方法的一个缺点是由于重构误差让分布本身被牵扯进来，因此可能会缺乏足够的稳定性与可靠性。
在最近的研究中，学者们建议使用一个新的架构，利用一个双编码器结构的床来解决这个问题。这种结构使用两个编码器，分别用于计算原始数据点以及被连接的可靠数据点的编码，从而使它在检测未知数据点和离群点的过程中具有更高的稳定性和可靠性。
与传统的基于重构误差的方法相比，床的双编码器结构使其能够更加有效地检测未知数据点和离群点。此外，床还具有高度灵活性和可扩展性，可应用于各种类型的数据分布，包括文本、图像和声音等。
在未来的研究中，床的双编码器结构可能被进一步改进，以进一步提高其检测未知数据点和离群点的能力。这将为机器学习应用带来更高的可靠性和准确性，从而推动人工智能技术的快速发展。
总之，床的双编码器结构为外部分布检测提供了一种新的、更可靠的方法，展现出广泛的应用前景，并成为机器学习领域的一个重要里程碑。
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