这是一个关于如何学习一个实体的表示的一般问题，但是数据集与许多其他实体混合在一起，它们的统计信息总是在等待学习。

这个问题最好用一个例子来解释。假设该实体是一名足球运动员。我们如何仅通过从比赛结果中学习来为他们分配球员统计数据。

数据集：包含两队首发线和最终结果得分的足球比赛数据。

球员统计数据，类似于https://www.fifaindex.com/player/158023/lionel-messi/但更简单。我们可以定义一个球员的统计数据只是 3D 向量 v = (x , y , z) 其中 x , y , z 在 0 到 1.0 之间。我们不需要知道 x 实际上是什么意思射击能力或任何东西。

所以在学习之后，它输出分配给每个玩家的 av 向量。

您可以提出任何想法或一些材料吗？