تحليل المكونات الرئيسية (PCA) يُقلل من خطأ إعادة البناء ضمن فئة النماذج الخطية ذات البعد الثابت للمكونات. أما تحليل المكونات الرئيسية الاحتمالي، فيُضيف بنية احتمالية من خلال تعلّم توزيع الاحتمال الخاص بأوزان الفضاء الخفي في PCA، مما يؤدي إلى إنشاء نموذج توليدي. أما المُشفّرات التلقائية (AE)، فهي تقلل من خطأ إعادة البناء ضمن فئة النماذج غير الخطية ذات البعد الثابت للفضاء الخفي، وتفوق PCA عند نفس البعد. في هذا العمل، نقدّم المُشفّر التلقائي الاحتمالي (PAE) الذي يتعلّم توزيع الاحتمال الخاص بأوزان الفضاء الخفي في المُشفّر التلقائي باستخدام تدفق توحيد (NF). يتميّز PAE بالسرعة والسهولة في التدريب، ويحقق أخطاء إعادة بناء صغيرة، ونوعية عينات عالية، وأداءً جيدًا في المهام التالية. ونقارن PAE بـ VAE، ونُظهر أن PAE يتدرب أسرع، ويصل إلى خطأ إعادة بناء أقل، ويُنتج نوعية عينات جيدة دون الحاجة إلى مُعاملات ضبط خاصة أو إجراءات تدريب معقدة. كما نُثبت أن PAE نموذج قوي لإنجاز المهام التالية، مثل إعادة بناء الصور الاحتمالية ضمن سياق الاستدلال بايزي لمشاكل عكسية في تطبيقات استكمال الصور (inpainting) وتنقية الصور (denoising). وأخيرًا، نُشير إلى أن كثافة الفضاء الخفي المستمدة من تدفق التوحيد تُمثّل مقياسًا واعدًا للكشف عن القيم الشاذة (outliers).