本文介绍了一种名为CGnets的深度学习方法，通过监督式机器学习重新解释粗粒化，学习细粒度自由能函数。研究提出了一种基于生成模型的动力学系统简化方法，能够有效预测多尺度动态系统。通过学习哈密顿动力学和去噪非平衡结构，提升了训练效率并取得了先进结果，适用于广泛的科学和技术应用。