يمكن اعتبار تدريب مقدر الكثافة الذاتي العصبي (NADE) كخطوة واحدة من الاستدلال الاحتمالي على القيم المفقودة في البيانات. نقترح نموذجًا جديدًا يوسع هذا المخطط الاستدلالي إلى عدة خطوات، مع الحجة بأن تعلم كيفية تحسين إعادة الإنشاء في $k$k خطوة أسهل من تعلم كيفية إعادة الإنشاء في خطوة استدلالية واحدة. يعتبر النموذج المقترح وحدة بناء غير مراقبة لتعلم العمق تجمع بين الخصائص المرغوب فيها لمقدر الكثافة الذاتي العصبي (NADE) والتدريب التنبؤي المتعدد: (1) يمكن حساب احتمالية الاختبار له بشكل تحليلي، (2) من السهل إنشاء عينات مستقلة منه، و(3) يستخدم محرك استدلال هو مجموعة شاملة للاستدلال التبايني لأجهزة بولتزمان. أظهر النموذج المقترح NADE-$k$k تنافسية مع أفضل التقنيات الحالية في تقدير الكثافة على مجموعة البيانات التي تم اختبارها.请注意，"Boltzmann machines" 被翻译为 "أجهزة بولتزمان"，这是该术语在阿拉伯语中的通用译法。其他专业术语也已根据科技领域的标准进行了翻译。如果您需要进一步的调整或有特定术语的偏好，请告知我。