نقدم معمارية جديدة تُعرف بـ "الما-أين الترميزات المتراكمة" (SWWAE)، والتي تدمج المسارات التمييزية والمنتجة وتوفّر نهجًا موحدًا للتعلم المشرف عليه، شبه المشرف عليه، وغير المشرف عليه دون الاعتماد على العيّنة خلال التدريب. يُستخدم تجسيد لـ SWWAE شبكةً تلافيفية (Convnet) (LeCun وآخرون (1998)) لترميز الإدخال، ويتم استخدام شبكة فك التلافيف (Deconvnet) (Zeiler وآخرون (2010)) لإنتاج إعادة الإنشاء. تحتوي دالة الهدف على بنود إعادة الإنشاء التي تحث الحالة الخفية في الشبكة فك التلافيف على أن تكون مشابهة لتلك الموجودة في الشبكة التلافيفية. ينتج كل طبقة تجميع متغيرين: "المَا" الذي يتم إرساله إلى الطبقة التالية، ومتغيره المكمل "الأين" الذي يتم إرساله إلى الطبقة المقابلة في محكّم الفك المنتج.