تمثيل الأفعال البشرية باستخدام تسلسلات عظمية ثلاثية الأبعاد يكون مقاومًا للتغيرات في الخلفيات المجمعة وتغيرات الإضاءة. في هذه الورقة، نستكشف التنبؤ بالفعل القائم على العظام، والذي يهدف إلى تحديد فعل ما من تسلسل جزئي للعظام يحتوي على معلومات فعل غير كاملة. نقترح شبكة جديدة تُسمى "الشبكة العالمية المُختبئة" (Latent Global Network) المستندة إلى التعلم المُضاد (adversarial learning) للتنبؤ بالفعل. نُظهر أن الشبكة المقترحة توفر معلومات عالمية طويلة المدى مُختبئة، وهي مكملة لمعلومات الفعل المحلية في التسلسلات الجزئية، وتساعد في تحسين التنبؤ بالفعل. كما نُثبت أن التنبؤ بالفعل يمكن تحسينه من خلال دمج المعلومات العالمية المُختبئة مع المعلومات المحلية للفعل. وقد تم اختبار الطريقة المقترحة على ثلاث مجموعات بيانات صعبة للعظام، وتم الإبلاغ عن أداء مُتفوق على مستوى الحد الأدنى (state-of-the-art).