이 연구는 데이터에서 직접 비선형 라그랑지안 감소 모델을 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형 라그랑지안 감소 모델을 먼저 학습한 다음 구조 보존 신경망을 사용하여 비선형 항을 학습한다. 이를 통해 기존 방법에 비해 더 정확하고 안정적인 감소 모델을 얻을 수 있다.
