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グリフィン (駆逐艦)
艦歴

1934年9月20日起工。1935年8月15日進水。1936年3月6日竣工。就役後、地中海艦隊の第1駆逐艦戦隊に配属される。1938年9月のミュンヘン危機の時、マルタ・アレクサンドリア間で客船Strathnaverを護衛した。それからグリフィンはアデンへ向かう軽巡洋艦「アリシューザ」を護衛した。1939年2月2日に駆逐艦「シカリ」と衝突し、修理は5日後に完了した。
1939年9月3日時点では「グリフィン」はまだ第1駆逐艦戦隊に所属しておりアレクサンドリアにいた。10月にグリフィンは本国海域での任務のため転属となり、11月にハリッジで所属駆逐群に再び加わり北海の哨戒や船団の護衛に従事した。「グリフィン」は、11月21日にハリッジ沖で触雷した同型艦「ジプシー」の生存者を救助した。同月「グリフィン」は損傷し、12月6日まで修理が行われた1940年4月、ノルウェーの戦いに備えて「グリフィン」は本国艦隊に転属となった。
グリフィンは4月7日に北海へ出撃する本国艦隊の主力艦を護衛し、この任務はその後数週間続いた。4月24日、「グリフィン」と駆逐艦「アケロン」は機雷や魚雷などを載せナルヴィクへ向かっていたドイツのトローラー「シッフ26 (Schiff 26)」を拿捕した。「グリフィン」はナムソスから英仏軍を脱出させ、また5月3日にJu 87急降下爆撃機によって撃沈された駆逐艦「アフリディ」の生存者を救助した。Ju 87は「グリフィン」も攻撃したが、それは成功しなかった。それから「グリフィン」はジブラルタルの北大西洋管区の第13駆逐艦戦隊に転属となった。9月23日のダカール沖海戦の際「グリフィン」はH部隊の主力艦を護衛したが、戦闘には加わらなかった。10月20日、「グリフィン」と駆逐艦「ギャラント」、「ホットスパー」はメリリャ沖でイタリア潜水艦「ラフォーレ」を沈めた。11月初旬のコート作戦で「グリフィン」は地中海艦隊に移る戦艦「バーラム」や巡洋艦「ベリック」、「グラスゴー」を護衛した。「グリフィン」もまたアレクサンドリアの第14駆逐艦戦隊に転属した。11月27日、スパルティヴェント岬沖海戦に参加。
MC4作戦中の1941年1月10日に駆逐艦「ギャラント」がパンテッレリーア島沖で触雷し、「グリフィン」は生存者の大半を救助した。1941年2月に「グリフィン」は紅海に移り、そこではイタリア領ソマリランドでの攻勢（キャンバス作戦）を支援する作戦中、空母「フォーミダブル」を護衛した。3月28日、29日のマタパン岬沖海戦の際は「グリフィン」は地中海艦隊の主力艦を護衛した。「グリフィン」は同型艦「グレイハウンド」とともにイタリアの駆逐艦を攻撃したが、煙幕を横切った際に敵を見失った。4月15日、「グリフィン」と駆逐艦「ステュアート」、砲艦「ナット」がソルム近くの枢軸国軍陣地を砲撃した。
続いて「グリフィン」はギリシャからの英豪軍の撤退作戦（デーモン作戦）に参加した。4月23日、ANF29船団として巡洋艦「コヴェントリー」、駆逐艦「ダイアモンド」、「ライネック」とともに「Delane」、「Pennland」、「Thurland Castle」を護衛してアレクサンドリアから出航。このうち「Delane」と「ダイアモンド」は分離されスダ湾へと向かった、また4月25日に「Pennland」は爆撃を受けて損傷し、「グリフィン」がそばにいるよう命じられた。「Pennland」はさらに攻撃を受けて沈み、「グリフィン」はその生存者を救助してスダ湾へ向かった。「グリフィン」は4月26日朝に軽巡洋艦「カルカッタ」などとスダ湾から出航し、「カルカッタ」、駆逐艦「ダイアモンド」、「アイシス」、「ホットスパー」、揚陸艦「Glenearn」および「Slamat」と「Khedive Ismail」でナフプリオとトロンへ向かう船団を構成して、4月26日午後に目的地へ向け出発した。途中、空襲で「Glenearn」が被弾し、「グリフィン」は「Glenearn」を曳航してキサモス湾へ向かった。4月28日から29日の夜、「グリフィン」と軽巡洋艦「エイジャックス」、駆逐艦3隻はモネンバシアで兵員の収容を行った。
5月8日、アレクサンドリアからマルタへの船団を護衛する地中海艦隊の主力艦を護衛。5月末のクレタ島からの撤退戦では「グリフィン」はスダ湾から720人を脱出させた。
シリア・レバノンでの戦いの間、「グリフィン」は7月2日にレバノンのフランス軍陣地を砲撃した軽巡洋艦「パース」を護衛した。4月から11月の間はトブルクへ行き来する船団の護衛に従事。11月25日、「グリフィン」が地中海艦隊の戦艦を護衛中、戦艦「バーラム」がドイツ潜水艦「U331」に雷撃された。12月初旬、デルナ砲撃を行う軽巡洋艦「ナイアド」を護衛。また同月中には「グリフィン」は第2駆逐艦戦隊に転属となった。1941年1月、2月はマルタへ向かう船団の護衛に従事し、それから2月末にインド洋の東洋艦隊に編入された。1942年4月のセイロン沖海戦の時は「グリフィン」はA部隊に属していた。6月、「グリフィン」は地中海に戻りアレクサンドリアからマルタへ船団を送るヴィガラス作戦に参加した。作戦後はまたインド洋に戻り、9月に護衛駆逐艦への改装のため本国に戻るよう命じられるまで船団護衛に従事していた。
改装工事はサウサンプトンで11月2日に開始された。4.7インチ砲2門および12ポンド対空砲が撤去され、かわりに前部にヘッジホッグ、後部に追加の爆雷が搭載された。ほかには286型レーダーと271型レーダーが搭載され、エリコンFF 20 mm 機関砲が追加された。工事中の1943年3月1日に「グリフィン」はカナダ海軍に移管され、改装工事完了4日前の3月20日に就役した。「グリフィン」は4月10日に「オタワ」と改名された。トバモリーでの準備の後「オタワ」はカナダへ向かい、6月15日にカナダ国民の元に届けられた。
「オタワ」はC5護衛グループの先任艦となり、1944年5月に第11護衛グループの先任艦となるまでニューファンドランドと北アイルランドのロンドンデリーの間で活動した。第11護衛グループは駆逐艦「クートニー」、「ショーディエール」、「ガティノウ」、「サン・ローラン」で構成されており、その任務はノルマンディー侵攻部隊の護衛であった。「オタワ」と「クートニー」、イギリスのフリゲート「スタティス」は1944年7月6日にビーチーヘッド沖でドイツ潜水艦「U678」を沈めた。8月16日に「オタワ」と「ショーディエール」はラ・ロシェル沖でドイツ潜水艦「U6621」を沈め、その二日後にはブレスト西方でドイツ潜水艦「U984」を沈めた。
「オタワ」は1944年10月12日から1945年2月26日までセントジョンズで修理を受けた。3月11日、ハリファックス沖で掃海艇「ストラトフォード」と衝突。4月30日まで修理に費やした。戦後「オタワ」は復員兵の輸送にあたり、10月31日に退役。1946年8月にInternational Iron and Metal Companyに売却され、解体された。
若宮小学校

若宮小学校（わかみやしょうがっこう）は、日本の公立小学校。
会津坂下町立若宮小学校
前橋市立若宮小学校
市川市立若宮小学校
市原市立若宮小学校
中野区立若宮小学校（閉校）
神戸市立若宮小学校
加古川市立若宮小学校
新居浜市立若宮小学校（閉校）
福岡市立若宮小学校
宮若市立若宮小学校
日田市立若宮小学校
クープ・ドゥ・ラ・リーグ

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: 「クープ・ドゥ・フランス」あるいは「トロフェ・デ・シャンピオン」とは異なります。
| クープ・ドゥ・ラ・リーグ Coupe de la Ligue BKT |
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開始年:  1994年
終了年:  2020年
主催:  Ligue de Football Professionnel
地域:   フランス
参加チーム数:  42
最多優勝:  パリ・サンジェルマン (9回)
サイト:  http://www.ligue1.com/
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2代目の優勝杯
クープ・ドゥ・ラ・リーグ（フランス語: Coupe de la Ligue）、もしくはフランス・リーグカップ（英語: French League Cup）は、かつてフランスで開催されていたサッカーのリーグカップである。
概要

フランスのプロリーグ統括団体であるフランスプロサッカーリーグ（LFP）が主催し、リーグ・アンとリーグ・ドゥ全所属クラブおよび、フランス全国選手権のプロクラブが参加する。1998年以降、決勝戦はサン＝ドニのスタッド・ド・フランスで行われた。
過密日程の緩和を目的として、2019-20シーズンを最後に廃止された。優勝チームに与えられていた翌シーズンのUEFAヨーロッパリーグへの出場権は、今後はリーグ・アンの順位に応じて与えられる。
歴代大会結果

| 年度 | 優勝 | スコア | 準優勝 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1964 | ストラスブール | 2-0 | ルーアン |
| 1965 | ナント | 4-1 | トゥーロン |
| 1982 | ラヴァル | 3-2 | ナンシー |
| 1984 | ラヴァル | 3-1 | モナコ |
| 1986 | メス | 2-1 | カンヌ |
| 1991 | スタッド・ドゥ・ランス | 0-0 延長, 4-3 PK戦 | ニオール |
| 1992 | モンペリエ | 3-1 | アンジェ |
| 1994 | RCランス | 3-2 | モンペリエ |
| 1995 | パリ・サンジェルマン | 2-0 | バスティア |
| 1996 | メス | 0-0 延長, 5-4 PK戦 | リヨン |
| 1997 | ストラスブール | 0-0 延長, 7-6 PK戦 | ボルドー |
| 1998 | パリ・サンジェルマン | 2-2 延長, 4-2 PK戦 | ボルドー |
| 1999 | RCランス | 1-0 | メス |
| 1999-2000 | グーニョン | 2-0 | パリ・サンジェルマン |
| 2000-01 | リヨン | 2-1 延長 | モナコ |
| 2001-02 | ボルドー | 3-0 | ロリアン |
| 2002-03 | モナコ | 4-1 | ソショー |
| 2003-04 | ソショー | 1-1 延長, 5-4 PK戦 | ナント |
| 2004-05 | ストラスブール | 2-1 | カーン |
| 2005-06 | ナンシー | 2-1 | ニース |
| 2006-07 | ボルドー | 1-0 | リヨン |
| 2007-08 | パリ・サンジェルマン | 2-1 | RCランス |
| 2008-09 | ボルドー | 4-0 | ヴァンヌ |
| 2009-10 | マルセイユ | 3-1 | ボルドー |
| 2010-11 | マルセイユ | 1-0 | モンペリエ |
| 2011-12 | マルセイユ | 1-0 延長 | リヨン |
| 2012-13 | サンテティエンヌ | 1-0 | レンヌ |
| 2013-14 | パリ・サンジェルマン | 2-1 | リヨン |
| 2014-15 | パリ・サンジェルマン | 4-0 | バスティア |
| 2015-16 | パリ・サンジェルマン | 2-1 | リール |
| 2016-17 | パリ・サンジェルマン | 4-1 | モナコ |
| 2017-18 | パリ・サンジェルマン | 3-0 | モナコ |
| 2018-19 | ストラスブール | 0-0 延長, 4-1 PK戦 | ギャンガン |
| 2019-20 | パリ・サンジェルマン | 0-0 延長, 6-5 PK戦 | リヨン |
クラブ別成績

| クラブ名 | 優勝回数 | 準優勝回数 | 優勝年 |
| --- | --- | --- | --- |
| パリ・サンジェルマン | 9 | 1 | 1995, 1998, 2008, 2014, 2015 2016, 2017, 2018, 2020 |
| ストラスブール | 4 | 0 | 1964, 1997, 2005, 2019 |
| ボルドー | 3 | 3 | 2002, 2007, 2009 |
| マルセイユ | 3 | 0 | 2010, 2011, 2012 |
| メス | 2 | 1 | 1986, 1996 |
| ランス | 2 | 1 | 1994, 1999 |
| ラヴァル | 2 | 0 | 1982, 1984 |
| リヨン | 1 | 5 | 2001 |
| モナコ | 1 | 4 | 2003 |
| モンペリエ | 1 | 2 | 1992 |
| ナント | 1 | 1 | 1965 |
| ソショー | 1 | 1 | 2004 |
| ナンシー | 1 | 1 | 2006 |
| ランス | 1 | 0 | 1991 |
| グーニョン | 1 | 0 | 2000 |
| サンテティエンヌ | 1 | 0 | 2013 |
ベルリッツ・ジャパン

| --- | --- |
 
種類:  株式会社
市場情報:  非上場
本社所在地:  160-0023 東京都 新宿区 西新宿1-13-12 西新宿昭和ビル7F　ベルリッツ・ジャパン株式会社
設立:  1980年（昭和55年）12月18日（1966年日本支社としてスタート）
業種:  サービス業
法人番号:  7010401027238 
事業内容:  ・一般外国語会話教授（英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、ロシア語、中国語、日本語、韓国語、アラビア語、インドネシア語、タイ語、オランダ語など） ・企業委託語学研修 ・教師派遣業務 ・子供語学事業 ・オンライン・テスト（GTEC） ・ビジネス・コミュニケーション・スキル研修 ・海外語学研修
代表者:  ギャンブル ポール ウィリアム
資本金:  1億円
従業員数:  1,800名
決算期:  3月31日
外部リンク:  https://www.berlitz.com/ja-jp
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ベルリッツ・ジャパン株式会社（英称：Berlitz Japan Ltd.）は、英会話学校の運営などの事業を行う、東京都港区に本社を置く日本の企業である。
2015年までに64か所のスクールを持った。
GTECの運営も行っている。
全国産業人能力開発団体連合会正会員。
歴史

アメリカ法人のBerlitz School of Language of America（BSLA。後にBerlitz International,Inc.への改称を経て、現在はBerlitz Corporation）が、1966年に日本支社を設置し、日本での事業を開始。1980年に、日本法人として、ベルリッツ・スクール・オブ・ランゲージス株式会社として設立された。
株式会社ベネッセコーポレーション（現在のベネッセホールディングス）が、Berlitz International, Inc. （現在のBerlitz Corporation）に対し、1990年に資本参加し、2001年には完全子会社化した。このため、日本法人のベルリッツ・スクール・オブ・ランゲージス株式会社（現在のベルリッツ・ジャパン株式会社）もベネッセグループの会社となった。
法人契約に強みを持ち成長を続けたが、リーマンショックなどにより2009年度はマイナス成長となり、同年度年間売上高は115億円だった。
オンライン授業を展開する競合他社との競争激化に加え、新型コロナウイルスの影響により、本企業が業績上における重しになっていたことを背景として、ベネッセホールディングスは2022年2月14日に本企業をカナダのILSCホールディングスが設立した特別目的会社に売却した。
人物

社長を務めた人物として三宅利嘉、山本智巳、増本勝彦、須原清貴、原田泳幸、松尾茂樹、松尾茂樹 がいる。
労働争議

「」も参照
2007年に、ベルリッツ・ジャパンで働く講師の労働組合が4.6%のベースアップと賞与を要求し、ストライキを打ち始めた。2008年までにストライキは11か月間行われ108人以上が参加した。ジャパンタイムズによると、これは日本で最長の語学講師ストライキである。ベルリッツ・ジャパンはそのストライキの違法性を主張し中止を要求した。それに対し組合は東京都労働委員会に不当労働行為の救済を申し立て、会社側は組合から違法ストライキに対する1億1000万円の損害賠償を求めて訴訟を提起した。2012年2月に東京地裁はベルリッツの訴えを退けた。ベルリッツは控訴していたが、ベルリッツが講師らへの賞与と昇給を与えること、組合がベルリッツにストライキを事前通告することを条件に和解が成立したことが2013年1月に報じられた。
2015年8月に、休憩時間に教材の準備をさせられたとして、22人のベルリッツの講師が、ベルリッツからの1人当たり最高で約350万円の支払いを求めて東京地裁に提訴した。
沿革

1878年 - プロビデンス校開設
1886年 - ニューヨークへ本部移転
1888年 - ベルリン校開設
1889年 - パリ校開設/ロンドン校開設
1890年 - M.D.ベルリッツ、ドイツ皇帝 ヴィルヘルム2世に英会話を教える
1900年 - パリ万国博覧会にて金メダル獲得。近代言語教育者会議にてベルリッツ・メソッド®が正式採用
1904年 - セントルイス万国博覧会にて大賞受賞
1933年 - J.S.ダリーが経営権取得。ベルリッツ・スクール・オブ・ランゲージ・オブ・アメリカ（BSLA）に名称変更
1955年 - ロックフェラーセンターに、当時としては北米最大の教室をオープン
1965年 - 全アメリカ国内校を直営校に
1966年 - 赤坂校開設
1970年 - スイスにエディションベルリッツ設立 Total Immersion®導入
1980年 - 日本法人ベルリッツ・スクール・オブ・ランゲージス株式会社を設立
1987年 - Berlitz International, Inc.へ改称。留学センターベルリッツ・オン・キャンバス スタート
1988年 - マックスウェル・コミュニケーションズが経営権を取得
1990年 - ベネッセコーポレーション（現・ベネッセホールディングス）がBerlitz International, Inc.（現・Berlitz Corporation）に資本参加
1990年 - 子供向け英語プログラム「Sesame ENGLISH」を開発
2001年 - ベネッセコーポレーションがBerlitz International, Incの普通株を100%取得
2002年 - BerlitzENGLISH Level 1-4導入
2003年 - 小学3〜6年生向けEnglish Beat導入
2004年 - BerlitzENGLISH Level 5-8導入 大人の英会話 日本導入
2006年 - Berlitz Virtual Classroom（ベルリッツ・バーチャル・クラスルーム）日本導入
2007年 - Berlitz Business Communications School（ベルリッツ・ビジネス・コミュニケーションズ・スクール）日本開設
2010年 - Berlitz International, Inc.からBerlitz Corporationへ改称
2012年 - フェニックスアソシエイツ株式会社と合併し、法人向け語学教育を拡充
2022年
2月9日 - RISU Japanと子供向け英語レッスン動画サービス 「ハロー！ ベルリッツ」を提供開始
2月14日 - カナダのILSCホールディングスが設立した特別目的会社が本企業を買収。
テレビ番組

日経スペシャル カンブリア宮殿 これが世界で負ける、日本型の"男ビジネス"だ！ 世界で勝てる人材は、こう作れ！（2010年11月4日、テレビ東京）
クレオブロス

リンドスに立てられたクレオブウロス像
クレオブロスもしくはリンドスのクレオブロス（古代ギリシア語：Κλεόβουλος ὁ Λίνδιος、Kleoboulos ho Lindios、英：Cleobulus）は、ロードス島のリンドスの詩人であり、僭主である。ギリシア七賢人の一人として数えられており、リンドスを善政によって統治した。彼の作品は墓碑銘やなぞなぞで有名である。μέτρον ἄριστον"（適度こそ最善）とは彼の金言である。クレオブウロスとも呼ばれる。
生涯

クレオブロスはエウアゴラスの息子でリンドスで生まれた。ディオゲネス・ラエルティオスによると、カリア人であるとも、ヘーラクレースの血筋であるとも伝えられている。彼は卓越した体力を持つ美男子であり、エジプト留学を通してエジプト哲学にも通じていた。クレオブロスはまた、ダナオスによって建てられたと伝えられるリンドスのアテーナー神殿を再建した。
クレオブロスは同じく七賢人の一人と数えられるアテーナイの賢者ソロンとも交流があり、ペイシストラトスがアテーナイに僭主制を樹立した後、ソロンに民主的なリンドスへ移住するよう勧める手紙を送っている。
彼にはクレオブリナという名前の娘がおり、その娘は六脚韻（ヘクサメトロン）で謎めいた詩を書いた。彼女はなぞなぞの定義をなぞなぞの形で規定したともされている。
作品

ディオゲネス・ラエルティオスは、ミダス王の墓碑銘をクレオブロスの作品だとしている。
Χαλκῆ παρθένος εἰμί, Μίδα δ' ἐπὶ σήματι κεῖμαι.

 Ἔστ' ἂν ὕδωρ τε νάῃ καὶ δένδρεα μακρὰ τεθήλῃ,

Ἠέλιός τ' ἀνιὼν λάμπῃ, λαμπρά τε σελήνη,

καὶ ποταμοί γε ῥέωσιν, ἀνακλύζῃ δὲ θάλασσα,

αὐτοῦ τῇδε μένουσα πολυκλαύτῳ ἐπὶ τύμβῳ,

ἀγγελέω παριοῦσι, Μίδας ὅτι τῇδε τέθαπται.



わたしは青銅の娘、ミダスの墓の上に横たわる。

水は流れ、高い樹々は繁り、

太陽は昇って輝き、月も明るく、

河は流れ、海は岸を洗う、そのかぎりは、

わたしはここ、悲しみ深きこの墓の上にとどまって

道行く人に告げん。ミダスはここに葬られていると。
娘を教えるクレオブウロス
スタートレック:ディープ・スペース・ナイン

| スタートレック:ディープ・スペース・ナイン |
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原案:  リック・バーマン マイケル・ピラー
出演者:  エイヴリー・ブルックス ルネ・オーベルジョノワ ニコール・デ・ボーア マイケル・ドーン テリー・ファレル サーロック・ロフトン コルム・ミーニイ アーミン・シマーマン アレクサンダー・シディグ ナナ・ヴィジター
テーマ曲作者:  デニス・マッカーシー
国・地域:   アメリカ合衆国
シーズン数:  7
話数:  176(各話リスト)
各話の長さ:  45分
製作
製作総指揮:  アイラ・スティーヴン・ベーラ リック・バーマン マイケル・ピラー
製作:  パラマウント・テレビジョン
配給:  CBSテレビジョン・ディストリビューション

放送
放送チャンネル: ファースト＝ラン・シンジケーション
映像形式: NTSC 480i 4:3
音声形式: ドルビーSR   ドルビーデジタル 5.1 DVD releases.
放送期間: 1993年1月3日 (1993-01-03) - 1999年6月2日 (1999-6-2)
 Star Trek: Deep Space Nine｜Star Trek

番組年表
前作: 『新スタートレック』
次作: 『スタートレック:ヴォイジャー』
関連番組: 『宇宙大作戦』 『まんが宇宙大作戦』 『スタートレック:エンタープライズ』
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『スタートレック:ディープ・スペース・ナイン』（英: Star Trek:Deep Space Nine、略称: DS9）は、アメリカのSFテレビドラマシリーズ。『スタートレック』シリーズの3番目のテレビシリーズで、1993年から1999年にかけて放送された。日本では1996年から2002年にかけて途中中断をはさみながら放送された。前作『新スタートレック』および次作『スタートレック:ヴォイジャー』と、放送上も設定上も時期が重なっている。
ストーリー

『新スタートレック(TNG)』で宇宙艦エンタープライズDが活躍する24世紀後期に時を同じくした、辺境の宇宙ステーション「ディープスペースナイン」を舞台としたスピンオフ的なテレビシリーズ。能動的に異星を訪問するエンタープライズとは対照的に、受動的に異星人に遭遇するドラマである。DS9シーズン1はTNGシーズン6と並行して開始し、最終のDS9シーズン7はVOYシーズン5と重なる。
ストーリー > あらすじ

長い歴史を持ち厚い信仰文化を持つベイジョー星は、資源に乏しい爬虫類系ヒューマノイド「カーデシア連合」に侵略を受け、長年支配されていた。レジスタンスとマキと呼ばれる反乱組織の奮闘で独立を勝ち取ったベイジョーは、さしあたり惑星連邦の保護統治下に入り（連邦加盟はしていない）、ベイジョーの衛星軌道上に浮かぶカーデシアの鉱石加工宇宙ステーション「テロック・ノール」は、ベイジョー臨時政府の依頼により惑星連邦とベイジョーとの共同管理基地「ディープ・スペース・ナイン」となった。
基地の司令官として惑星連邦宇宙艦隊のベンジャミン・シスコ中佐が赴任するが、シスコ中佐はベイジョーの信仰する「聖なる神殿（ベイジョー・ワームホール）」と「預言者」から「選ばれし者」という神命を受け、大量に資源をはく奪され疲弊したベイジョーとそれを支援する惑星連邦の橋渡しをしていく。また件のベイジョー・ワームホールは数万光年離れたガンマ宇宙域へ一瞬で移動できることが判明し、その利権をめぐってカーデシアとの摩擦が激化、さらにシーズン3以降はガンマ宇宙域からの侵略者「ドミニオン」からの連邦を守るための戦い、ドミニオン戦争へと発展していく。
宇宙ステーションを訪れる異星人どうしの交流を軸に、物語が銀河大戦へと進んでいくところから、同時期にアメリカで放送されていた『バビロン5』と比較されることも多い。シリーズ第一作『宇宙大作戦』がアメリカ西部各地を旅するテレビドラマ『幌馬車隊（英語版）』をアイディアソースにしていたのに対し、本作では土地を守る物語である『ライフルマン』が元になっている。
登場人物

詳細は「スタートレック:ディープ・スペース・ナインの登場人物」を参照
※ 階級、職業は第1シーズン、または初登場時のもの。演の括弧内は日本語吹き替え。
登場人物 > レギュラー

ベンジャミン・シスコ
演 - エイヴリー・ブルックス（玄田哲章）
司令官（中佐→大佐）。地球人男性。
キラ・ネリス
演 - ナナ・ヴィジター（小宮和枝）
副司令官兼連絡将校（ベイジョー国民軍少佐→大佐）。ベイジョー人女性。
オドー
演 - ルネ・オーベルジョノワ（加藤精三）
保安主任（ベイジョー国民軍（階級なし））。流動体生物（可変種）。
ジャッジア・ダックス
演 - テリー・ファレル（佐藤しのぶ）
科学士官（大尉→少佐）。トリル人女性。共生生物ダックスの8番目のホスト。
ウォーフ
演 - マイケル・ドーン（銀河万丈）
戦術主任（少佐）。クリンゴン人男性。『新スタートレック』から継続出演。
ジュリアン・ベシア
演 - アレクサンダー・シディグ（藤原啓治）シーズン1-5、（中村大樹）シーズン6-7
医療主任（中尉→大尉）。地球人男性。
エズリ・ダックス
演 - ニコール・デ・ボア（石塚理恵）
カウンセラー（少尉→中尉）トリル人女性。共生生物ダックスの9番目のホスト。
マイルズ・オブライエン
演 - コルム・ミーニイ（辻親八）
技術主任（准尉）。『新スタートレック』より移動しての出演。
ジェイク・シスコ
演 - シロック・ロフトン（浪川大輔、石田彰、鈴木正和）
司令官の息子。
クワーク
演 - アーミン・シマーマン（稲葉実）
バー経営。フェレンギ人男性。ロムの兄。
登場人物 > セミレギュラー

ロム
演 - マックス・グローデンチック（山崎たくみ、田原アルノ）
ウェイター。フェレンギ人男性。クワークの弟そしてノーグの父親。
ノーグ
演 - エイロン・アイゼンバーグ（坂口賢一、岩永哲哉、山口勝平、落合弘治）
ロムの息子。フェレンギ人男性。宇宙艦隊の最初のフェレンギ人代表。
デュカット
演 - マーク・アレイモ（幹本雄之）
元テロック・ノール司令官（カーデシア連合軍ガル）。カーデシア人男性。
エリム・ガラック
演 - アンドリュー・ロビンソン（大川透）
洋服店経営。カーデシア人男性。
放映リスト

詳細は「スタートレック:ディープ・スペース・ナインのエピソード一覧」を参照
放映リスト > 最終話邦題

この番組の最終回が日本で最初に放映された（スーパーチャンネル）時の邦題は「炎の宇宙最終決戦」となる予定であったが、あまりにもセンスが無さ過ぎるというファンの抗議に答える形で直前に「終わりなき始まり」に変更になった。しかし一部の地上波では旧邦題のままで放映されている場合もある。
自己回帰モデル

自己回帰モデル（じこかいきモデル、英: autoregressive model）は時点 t におけるモデル出力が時点 t 以前のモデル出力に依存する確率過程である。ARモデルとも呼ばれる。
自己回帰モデルは、例えば自然科学や経済学において、時間について変動する過程を描写している。（古典的な）自己回帰モデルは実現値となる変数がその変数の過去の値と確率項（確率、つまりその値を完全には予測できない項）に線形に依存している。ゆえに自己回帰モデルは一種の確率差分方程式の形状を取る。
自己回帰モデルはより一般的な時系列の自己回帰移動平均モデル（ARMAモデル）の特別なケースである。また、一つ以上の確率差分方程式からなるベクトル自己回帰モデル（英語版）（VARモデル）の特別ケースでもある。推計統計学・機械学習における生成モデルとしても自己回帰モデルは表現でき、古典的な（線形）自己回帰生成モデルを拡張した非線形自己回帰生成モデルも盛んに研究されている。
定義

AR(p) という記法はオーダー p の自己回帰モデルを意味している。AR(p) モデルは以下のように定義される。
ここで  \varphi _{1},\ldots ,\varphi _{p} はモデルのパラメーターであり、 c は定数項、  \varepsilon _{t} はホワイトノイズである。この式は後退オペレーター（英語版） B を用いることで以下のような同値である表現で書き表すことが出来る。
よって、左辺の総和を移項し多項式表現を用いれば、
と表せる。ゆえに自己回帰モデルは、ホワイトノイズを入力値とする、全ての極における無限インパルス応答の出力値として見なすことも出来る。
自己回帰モデルが弱定常であるためにはいくつかのパラメーター制約が必要になる。例えば、 |\varphi _{1}|\geq 1 であるAR(1) モデルで表現される過程は定常ではない。より一般的に、AR(p) モデルが弱定常であるためには、多項式  \textstyle z^{p}-\sum _{i=1}^{p}\varphi _{i}z^{p-i} の根が単位円の内側になくてはならない。つまり全ての根  z_{i} が  |z_{i}|<1 を満たさなくてはならない。
ショックの異時点間における影響

自己回帰モデルにおいて、一時点でのショックは将来の更新変数の値に恒久的に影響を与える。例えば、AR(1) モデル  X_{t}=c+\varphi _{1}X_{t-1}+\varepsilon _{t} を考えてみよう。t=1 時点での  \varepsilon _{t} の値がゼロでなければ、 \varepsilon _{1} の量だけ  X_{1} に影響がある。この時、 X_{1} から見た  X_{2} についてのAR方程式により、 \varepsilon _{1} は  \varphi _{1}\varepsilon _{1} の量だけ  X_{2} に影響を与える。さらに、 X_{2} から見た  X_{3} についてのAR方程式により、 \varepsilon _{1} は  \varphi _{1}^{2}\varepsilon _{1} の量だけ  X_{3} に影響を与える。これを繰り返すことで  \varepsilon _{1} の効果は永久に波及することが分かる。しかしながら、過程が定常過程ならば、この効果は極限において0となる。
全てのショックが、それが起こった時点から X に恒久的に影響を与えるため、任意の与えられた Xt の値は過去に起こったショック全てから影響を受ける。これは自己回帰方程式
（ここで定数項は変数が平均からの逸脱として測定されると仮定することで無視できる）が以下のように書き直せることからもまた分かる。
右辺における多項式の除算が可能なのであれば、 \varepsilon _{t} に適用される後退オペレーターによる多項式は無限次元のオーダーを持つ。つまり、 \varepsilon _{t} のラグ値が方程式の右辺において無限個現れる。
特性多項式

AR(p) 過程の自己相関関数は以下のように表すことが出来る。
ここで  y_{k} は以下の多項式の根である。
ここで B は後退オペレーター（英語版）であり、 \phi (.) は自己回帰を定義する関数、 \varphi _{k} は自己回帰における係数である。
AR(p) 過程の自己相関関数は指数減衰する部分の和となっている。
全ての実数根は指数減衰する自己相関関数の構成要素として寄与する。
同様にすべての複素数の共役根の組は指数的に減衰する循環として寄与する。
AR(p) 過程のグラフ

最も単純なARモデルは AR(0) であり、項の間に依存関係がない。誤差/イノベーション/ノイズ項のみが過程の出力に寄与し、ゆえに図で示されているように AR(0) はホワイトノイズに対応する。
\varphi  の値が正である AR(1) 過程について、その過程の以前の項とノイズ項のみが出力に寄与する。もし  \varphi  が0に近ければ、その過程は依然としてホワイトノイズのように見える。しかし、 \varphi  が1に近いならば、出力はノイズに比べて現在の項に大きな影響を受ける。結果として出力の"スムージング"もしくは和分が起こり、ローパスフィルタと似たものとなる。
AR(2) 過程について、以前の二つの項とノイズ項が出力に寄与する。 \varphi _{1} と  \varphi _{2} が共に正ならば、出力はノイズの高周波数領域が減衰するローパスフィルタに似通ったものとなる。もし  \varphi _{1} が正である一方で  \varphi _{2} が負であれば、過程はその項の間で符号が変わりやすくなる。出力は循環的となる。これは方向におけるエッジ検出もしくは変化検出と結びつけることが出来る。
例: AR(1) 過程

AR(1) 過程は以下で与えられる。
ここで  \varepsilon _{t} は平均0のホワイトノイズ過程でありその分散は定数  \sigma _{\varepsilon }^{2} である（注記:  \varphi _{1} の下につく添え字をなくしている）。もし  |\varphi |<1 ならば、この確率過程は弱定常である。というのもこの過程はホワイトノイズを入力とする定常フィルターの出力として得られるからである（もし  \varphi =1 ならば  X_{t} の分散は無限大となり、ゆえに弱定常ではなくなる）。結果として、 |\varphi |<1 を仮定すれば、平均  \operatorname {E} (X_{t}) は全ての t の値について同じとなる。もし平均を  \mu  と書くのであれば、以下の式
より次の式
が成り立ち、ゆえに以下が得られる。
特に、  c=0 ならば、平均は0である。
分散は以下のように定まる。
ここで  \sigma _{\varepsilon } は  \varepsilon _{t} の標準偏差である。これは以下の式、
と上の量は安定な不動点となることから示される。
自己共分散は以下で与えられる。
自己共分散関数は  \tau =-1/\ln(\varphi ) の減衰時間（または時定数）で減衰していくことが分かる[これを見るために  B_{n}=K\phi ^{|n|} と書く。ここで  K は  n に依存しない。この時、 \phi ^{|n|}=e^{|n|\ln \phi } であり、指数減衰法則  e^{-n/\tau } と一致する]。
スペクトル密度とは自己共分散関数のフーリエ変換である。離散時間の場合、フーリエ変換は離散時間フーリエ変換に対応する。
この表現は  X_{j} の離散的性質により周期的となり、それは分母におけるコサイン項によって明らかとなっている。もしサンプリング時間 ( \Delta t=1) が減衰時間 ( \tau ) より非常に小さいと仮定するならば、 B_{n} の連続体近似を用いることが出来る。
これにより、コーシー分布（ローレンツ型プロファイル）のスペクトル密度が得られる。
ここで  \gamma =1/\tau  は減衰時間  \tau  に対応した角周波数である。
X_{t-1} についての  c+\varphi X_{t-2}+\varepsilon _{t-1} を定義式にまず代入することで、 X_{t} の別表現が得られる。これを N 回繰り返せば
となる。N を無限大まで発散させれば、 \varphi ^{N} は0に近づき、
となる。 X_{t} は  \varphi ^{k} の核で畳み込まれたホワイトノイズに定数の平均を足したものとなることが分かる。もしホワイトノイズ  \varepsilon _{t} がガウス過程ならば  X_{t} もまたガウス過程である。他の場合として、中心極限定理により  \varphi  が1に近づけば  X_{t} は正規分布に近似的に近づくことが分かる。
例: AR(1) 過程 > AR(1) 過程の解析的な平均と差分の形式

AR(1) 過程は連続時間におけるオルンシュタイン＝ウーレンベック過程の離散時間のアナロジーである。ゆえに AR(1) モデルの性質を理解するために同様の形式に変換することが時として有用になる。この形式において AR(1) モデルは以下で与えられる。
ここで  |\theta |<1\, であり  \mu  はモデルの平均である。これを  X_{t+1}=c+\phi X_{t}\, の式に当てはめ  X_{t+n}\, についての系列に展開することで次が示される。
最大ラグの選択

AR(p) 過程の偏自己相関はラグが p + 1 より大きい時にゼロとなり、結果として適切な最大ラグはそのラグより大きいラグでの偏自己相関が全てゼロになるものである。
ARパラメーターの計算

ARモデルの係数の推定には多数の方法があり、例えば最小二乗法の手続きや、もしくは（ユール–ウォーカー方程式（英: Yule–Walker equation）を通した）モーメント法がある。
AR(p) モデルは以下の方程式で与えられる。
この方程式はパラメーター  \varphi _{i} i = 1, ..., p に基いている。これらのパラメーターと過程の共分散関数の間には直接的な対応が存在し、その対応は（共分散から得られる）自己相関関数からパラメーターを決定する為に裏返すことができる。これはユール–ウォーカー方程式を用いて行われる。
ARパラメーターの計算 > ユール–ウォーカー方程式

ユール–ウォーカー方程式は、ウドニー・ユール（英語版）とギルバート・ウォーカーにちなんで名づけられたもので、以下の方程式からなる。
ここで m = 0, ..., p であり、p + 1 個の方程式からなる。さらに  \gamma _{m} は Xt の自己共分散関数、 \sigma _{\varepsilon } は入力ホワイトノイズの標準偏差、 \delta _{m,0} はクロネッカーのデルタである。
各方程式の最後の部分がゼロとならないのは m = 0 の時に限られるので、この方程式は m > 0 の方程式を行列形式に表すことで解くことが出来る。よって次の方程式が得られる。
これは全ての  \{\varphi _{m};m=1,2,\cdots ,p\} について解くことが出来る。残りの m = 0 についての方程式は
となり、一度  \{\varphi _{m};m=1,2,\cdots ,p\} の値を知ってしまえば、この方程式を  \sigma _{\varepsilon }^{2} について解くことが出来る。
他の定式化として自己相関についてのものがある。ARパラメーターは自己相関  \rho (\tau ) の最初の p + 1 個の要素で決定する。完全な自己相関関数はこの時、再帰的な計算によって導出できる。
幾つかの低い次数の AR(p) 過程についての例は
p=1
\gamma _{1}=\varphi _{1}\gamma _{0}
ゆえに  \rho _{1}=\gamma _{1}/\gamma _{0}=\varphi _{1}
p=2
AR(2) 過程のユール–ウォーカー方程式は \gamma _{1}=\varphi _{1}\gamma _{0}+\varphi _{2}\gamma _{-1} \gamma _{2}=\varphi _{1}\gamma _{1}+\varphi _{2}\gamma _{0}
\gamma _{-k}=\gamma _{k} であることを思い出せば、
第一の方程式を用いることで  \rho _{1}=\gamma _{1}/\gamma _{0}={\frac {\varphi _{1}}{1-\varphi _{2}}} となり、
第二の方程式を用いることで  \rho _{2}=\gamma _{2}/\gamma _{0}={\frac {\varphi _{1}^{2}-\varphi _{2}^{2}+\varphi _{2}}{1-\varphi _{2}}} となる。
ARパラメーターの計算 > ARパラメーターの推定

上の方程式（ユール–ウォーカー方程式）は、理論的な共分散を推定値に置き換えることで、 AR(p) モデルのパラメーターを推定する為にいくつかの方法を提供する。下記のような方法が考えられる。
自己共分散もしくは自己相関の推定。便利な推定法を用いて自己共分散もしくは自己相関の項のそれぞれを分割して推定したものとする。推定の方法は多様であり、どれを選択するかは推定のスキームが持つ性質に影響を与える。例えば、ある方法では分散の負の推定量が生じうる。
Xt の予測値を同じ系列の過去の p 個の値として基礎づける最小二乗予測問題を構築する上での最小二乗回帰問題としての定式化。これは前方予測スキームとして考えられる。この問題についての正規方程式（英語版）は同じラグで現れる自己共分散を少し違った推定値で置き換えたユール–ウォーカー方程式の行列形式の近似と対応するように見える。
最小二乗予測問題の拡張形式としての定式化。ここで二つの予測方程式のセットを一つの推定スキームと単一の正規方程式に結合する。一つのセットは前方予測方程式のセットとなっており、もう片方は対応する後方予測方程式のセットとなっている。これはARモデルの後退表現と関連している。
他の考えられる方法として最尤法がある。異なる二つの最尤法が利用できる。一つは（大体は最小二乗スキームによる前方予測と同じだが）考慮する尤度関数を系列における当初の p 此の値を所与とした系列の後の値の条件つき分布に対応させるものである。もう一つは考慮する尤度関数を観測された系列の全ての値の無条件の同時分布に対応させるものである。これらの方法の結果における本質的な違いは観測系列が短い、もしくは過程が非定常に近い時に現れる。
スペクトル

ノイズ分散が  \mathrm {Var} (Z_{t})=\sigma _{Z}^{2} である AR(p) 過程のパワースペクトル密度は以下のようになる。
スペクトル > AR(0)

ホワイトノイズ (AR(0)) については以下のようになる。
スペクトル > AR(1)

AR(1) については以下のようになる。
もし  \varphi _{1}>0 ならば、スペクトルは f = 0 において単峰で、レッドノイズと呼ばれる。 \varphi _{1} が1に近ければ低周波においてパワーが強くなる。つまり時間のラグが大きくなる。これはローパスフィルタであり、フルスペクトル光に適用された時、赤の波長を除いてすべてがフィルタリングされる。
もし  \varphi _{1}<0 ならば、スペクトルは f = 0 において最小値を取り、ブルーノイズと呼ばれる。これはハイパスフィルタのように振る舞い、青の波長を除いてすべてがフィルタリングされる。
スペクトル > AR(2)

AR(2) 過程は特性方程式の根に依存する3つのグループに分割される。
\varphi _{1}^{2}+4\varphi _{2}<0 の時、過程は複素共役根のペアを一つ持ち、中周波でピークを作る。
そうでなければ実数根を持ち、
\varphi _{1}>0 の時、 f=0 で頂点を持つホワイトノイズに対するローパスフィルタのように振る舞い、
\varphi _{1}<0 の時、 f=1/2 で頂点を持つホワイトノイズに対するハイパスフィルタのように振る舞う。
根が単位円の外側にある時、この過程は定常である。
根が単位円の内側にある、もしくは同じことだが係数が三角形  -1\leq \varphi _{2}\leq 1-|\varphi _{1}| の内部にある時、安定である。
完全なパワースペクトル密度関数は以下のように表される。
統計パッケージにおける実装

R, stats パッケージに ar 関数が含まれている。
MATLAB, Econometric Toolbox と System Identification Toolbox に自己回帰モデルが含まれている。
MATLABとOctave: TSA toolbox に単一変数、複数変数、適応自己回帰モデルについてのいくつかの推定関数が含まれている。
n 期先予測

自己回帰
のパラメーターが一度推定されてしまえば、この自己回帰は将来の任意の時点での予測に用いることが出来る。まず、t をデータが使えない最初の時点とする。既知の値Xt-i for i=1, ..., p を自己回帰方程式に代入し、誤差項  \varepsilon _{t} をゼロと置く（なぜならば Xt をその条件つき期待値と一致させるように予測し、観測されない誤差項の期待値は0であるから）ことで予測ができる。自己回帰方程式の出力は最初のデータが観測されない時点についての予測となる。次に、t をデータが使えない 次の 時点とする。もう一度自己回帰方程式を予測を作るために使うことができる。ただし一つ異なる点がある。X の今予測している時点より一期前の値は未知である。よってその期待値、つまり前の予測ステップでの予測値を代わりに用いる。この時、将来の時点において同じ手続きが用いられ、p 回の予測の後に、全ての p 個の右辺の値が事前のステップによる予測値となるまで、予測方程式の右辺における予測値を用いる。
この方法で得られた予測値について四つの不確実性のソースがある。(1) 自己回帰モデルが正しいモデルかどうかという不確実性、(2) 自己回帰方程式の右辺においてラグ値として用いられる予測値の正しさについての不確実性、(3) 自己回帰係数の真の値についての不確実性、(4) 予測機関における誤差項  \varepsilon _{t}\, の値についての不確実性である。最後の三つは定量化可能で n ステップ後の予測についての信頼区間として与えられる。右辺の変数についての推定値が増えるため信頼区間は n が増えれば広くなる。
予測の質の評価

自己回帰モデルの予測性能は、クロス・バリデーションが行われるならば、推定の後に即座に評価できる。この方法においては、最初の方の利用可能なデータはパラメーターの推定の為に用いられ、データセットにおける後の方のデータはアウトオブサンプルのテストとして残しておく。他には、パラメーター推定が行われた後にしばらくしたあと、より多くのデータが利用可能になり予測性能を新しいデータを使うことで評価できる。
どちらのケースも、評価可能な予測性能には2つの側面がある。1期先予測の性能と n 期先予測の性能である。1期先予測の性能について、推定パラメーターは予測を行った期以前の全ての期における X の観測値と共に自己回帰方程式が用いられ、方程式の出力は1期先予測となる。この手続きはアウトオブサンプルの観測値についての予測を得るために用いられる。n 期先予測の質を評価する為には、予測を得るために前の節での予測手続きが用いられる。
予測値のセットと対応する様々な期間の X の本当の値のセットが与えられたとして一般的な評価のテクニックは平均二乗予測誤差（英語版）を用いることである。他の尺度もまた用いられる。
ここで測定された予測の正しさをどのように解釈するのかという問題が持ち上がる。例えば平均二乗予測誤差が"高い"（悪い）もしくは"低い"（良い）とはどういう事なのだろうか。比較の上で二つのポイントがある。第一に他のモデルの仮定もしくは推定手法の下で推定された代替モデルの予測の正しさは比較目的に使用できる。第二にアウトオブサンプルの正確さの尺度は十分に前のデータを用いることが出来るならば、つまり最初の p 個のデータポイントを落として p 期以前のデータを使わないならば（パラメーター推定に用いられた）インサンプルのデータポイントでの同じ尺度と比較できる。モデルはインサンプルのデータポイントに出来るだけ適合するように特定化されて推定されるので、普通はアウトオブサンプルの予測性能はインサンプルの予測性能より悪い。しかし予測の質がアウトオブサンプルで（正確には定義できないが）"そう悪くない"のであれば、予測値は十分なパフォーマンスを見せていると言える。
統計モデル・生成モデルとしての表現

上記のように自己回帰モデルは、決定論的/deterministicな線形変換に、確率的/probabilisticなブレ（確率項）が線形に追加されるモデルである。別の表現として、自己回帰モデルは統計モデル（生成モデル）で表すことができる。
自己回帰モデル AR(n) を考えるとし、因果関係を持つ時点 t から時刻 t-n までの値の組を
X_{n}=(x_{t},x_{t-1},...,x_{t-n})
とする。Xn の確率分布すなわち xt ~ xt-nの同時確率 pAR(n) は
p_{AR(n)}(X_{n})=p_{AR(n)}(x_{t},x_{t-1},...,x_{t-n})
であり、条件付き確率の定義を用いる（確率の連鎖律（英語版））と
p_{AR(n)}(X_{n})=p(x_{t}|x_{t-1},...,x_{t-n})\cdot p(x_{t-1},...,x_{t-n})=...=\prod _{i=0}^{n}p(x_{t-i}|\bigcap _{j=i+1}^{n}x_{t-j})
となる（条件付確率分布の積、因子分解の積）。モデルのn次自己回帰性（== 過去方向にn次までしか依存しない）より xt-n はそれ単体で分布が定まる。
p(xt-k|xt-k-1, xt-k-2, ..., xt-n)を考えると（線形変換・ガウス確率項）ARモデルは確率項がガウス分布に従い、その平均値統計量は決定論的な線形変換で決まるため、
p(x_{t-k}|x_{t-k-1},...,x_{t-n})=N(x_{t-k}|w_{t-k-1}\cdot x_{t-k-1},\sigma )
であるといえる。xt-k-1より過去の系列の情報はすべてxt-k-1の実現値として集約されている。
以上をまとめると、n次自己回帰モデルは統計モデル/生成モデルとして以下のように定式化できる。
X_{n}:=(x_{t},x_{t-1},...,x_{t-n})
x_{t-k}\thicksim p(x_{t-k}|x_{t-k-1},...,x_{t-n})=N(x_{t-k}|w_{t-k-1}\cdot x_{t-k-1},\sigma )・・・(1)
X_{n}\thicksim p_{AR(n)}(X_{n})=(\prod _{i=0}^{n-1}p(x_{t-i}|\bigcap _{j=i+1}^{n}x_{t-j}))\cdot p(x_{t-n})=(\prod _{i=0}^{n-1}N(x_{t-i}|w_{t-i-1}\cdot x_{t-i-1},\sigma ))\cdot p(x_{t-n})
確率分布が計算可能なため、データ（標本）が与えられた際の母集団パラメータを最尤推定を用いて推定することができる。また生成モデルであるため、モデルに従う系列の生成（例: 現時刻までのデータに基づいた将来系列の生成）が可能である。もし音声を時系列とみなせば音声合成をおこなうことが可能になる。
非線形自己回帰生成モデル

古典的な自己回帰モデルは系列要素間の関係を線形と仮定してきたが、近年では非線形自己回帰モデルも提唱されている。人工ニューラルネットワークと深層学習の発達により発達した自己回帰生成ネットワーク（Autoregressive Generative Networks）がその代表例である。
自己回帰モデルを生成モデルとして表現したとき、xt はそれ以前の値（xt-1, xt-2 ,...）で条件づけられた確率分布からサンプリングされる。線形の自己回帰モデルではガウス分布の平均値が前要素の線形変換になるとモデル化するが、この条件は緩和することができる。上記の（１）式、すなわち過去値に条件づけられた確率分布関数を非線形関数を含む任意の関数とすることでこれが達成できる。
確率分布を人工ニューラルネットワークによって表現することで非線形性を導入し深層学習によって実データに基づく分布の推定/学習（最尤推定など）をおこなったものが自己回帰生成ネットワークである。DeepMind社が開発したWaveNetはAutoregressive Generative Networksの代表例であり、音声波形を系列とみなして自己回帰モデル化・学習することにより、人の声と区別がつかない音声の合成に成功している。
非線形自己回帰生成モデル > バリエーション

非線形自己回帰生成モデルは制約を緩めた分、いくつかの変種（モデル上の違い）がある。
非線形自己回帰生成モデル > バリエーション > 確率分布

カテゴリカル分布（ソフトマックス関数)
非線形自己回帰生成モデル > バリエーション > サンプリング

ランダムサンプリング
最大確率（ArgMax）
ビームサーチ
非線形自己回帰生成モデル > 統計的推論（学習）・最適化

非線形自己回帰生成モデルの難点の1つは、非線形性からくるパラメータ推定の難しさにある。統計的推論には最尤推定がしばしば用いられるが、古典的な（線形）ARモデルと比較してパラメータ推定の難易度が高い。
非線形自己回帰生成モデル > 統計的推論（学習）・最適化 > teacher forcing

teacher forcing は自己回帰入力に教師信号を用いる、自己回帰モデル学習技法の1つである。自己回帰モデルは系列長が長くなるほど誤差を蓄積する特性をもつ。teacher forcingは学習時に教師信号を自己回帰入力することで、誤差のない（理想的な）入力に基づいた学習を可能にする。