提案手法は、Bernoulli–Bernoulli RBMに特化して設計されており、可視層が{−1, 1}のバイナリ変数で構成されています。しかし、連続値の可視層を持つ拡張モデル、例えばGaussian–Bernoulli RBM（GBRBM）に適用するためには、いくつかの課題があります。GBRBMは連続データを扱うため、重みの初期化方法やバイアスの設定が異なる可能性があります。提案手法の基盤となる統計力学的アプローチは、連続変数に対しても適用可能ですが、具体的な初期化基準や最適な標準偏差の選定は、連続変数の特性を考慮する必要があります。したがって、提案手法をGBRBMに拡張するためには、さらなる研究と調整が必要です。