オートエンコーダ
すなわち、 N ( X | μ θ = A E φ , θ ( x ) , σ ) {\displaystyle N(X|\mu _{\theta }=AE_{\phi ,\theta }(x),\sigma )} のNLL最小化と x ^ = A E φ , θ ( x ) {\displaystyle {\hat {x}}=AE_{\phi ,\theta }(x)} の二乗誤差最小化は同等とみなせる。換言すれば、二乗誤差で学習されたオートエンコーダモデルは「最尤推定された固定分散正規分布 N ( X | μ θ = A E φ , θ ( x ) , σ ) {\displaystyle N(X|\mu _{\theta }=AE_{\phi ,\theta }(x),\sigma )} からの最頻値サンプリングモデル」であるとみなせる。