攤銷推理技術在其他機器學習任務中確實具有潛在的應用價值。首先，在強化學習（Reinforcement Learning）中，攤銷推理可以用於快速生成策略，從而減少訓練過程中的計算成本。通過預先訓練的模型，可以在面對新環境時迅速適應，從而提高學習效率。
其次，在生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）中，攤銷推理可以用於生成樣本的快速評估，從而加速生成過程。這樣可以在保持生成樣本質量的同時，顯著提高生成速度。
此外，在異常檢測（Anomaly Detection）和推薦系統（Recommendation Systems）中，攤銷推理技術也可以用於快速識別異常模式或生成個性化推薦，從而提升系統的反應速度和準確性。
總之，攤銷推理技術的靈活性和高效性使其在多種機器學習任務中都具有廣泛的應用潛力。