我们提出了一种利用分布人工神经网络的概率电价预测（EPF）的新方法。EPF的新型网络结构基于包含概率层的正则分布多层感知器（DMLP）。使用TensorFlow概率框架，神经网络的输出被定义为一个分布，是正常或可能偏斜且重尾的Johnson的SU（JSU）。在预测研究中，将该方法与最新基准进行了比较。该研究包括预测，涉及德国市场的日常电价。结果显示了对电价建模时较高时刻的重要性的证据。
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估计数据分布的局部内在维度的大多数现有方法不能很好地扩展到高维数据。他们中的许多人依靠非参数最近的邻居方法，该方法受到维度的诅咒。我们试图通过提出一种新的问题来解决这一挑战：使用近似可能性（LIDL）的局部固有维度估计。我们的方法依赖于任意密度估计方法作为其子例程，因此通过利用最新的参数神经方法的进展来避免维度挑战，以进行可能性估计。我们仔细研究了所提出方法的经验特性，将其与我们的理论预测进行了比较，并表明LIDL在此问题的标准基准上产生竞争结果，并将其扩展到数千个维度。更重要的是，我们预计通过密度估计文献的持续进展，这种方法可以进一步改善。
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现代生成型号在包括图像或文本生成和化学分子建模的各种任务中获得优异的品质。然而，现有方法往往缺乏通过所要求的属性产生实例的基本能力，例如照片中的人的年龄或产生的分子的重量。包含此类额外的调节因子将需要重建整个架构并从头开始优化参数。此外，难以解除选定的属性，以便仅在将其他属性中执行不变的同时执行编辑。为了克服这些限制，我们提出插件（插件生成网络），这是一种简单而有效的生成技术，可以用作预先训练的生成模型的插件。我们的方法背后的想法是使用基于流的模块将纠缠潜在的潜在表示转换为多维空间，其中每个属性的值被建模为独立的一维分布。因此，插件可以生成具有所需属性的新样本，以及操作现有示例的标记属性。由于潜在代表的解散，我们甚至能够在数据集中的稀有或看不见的属性组合生成样本，例如具有灰色头发的年轻人，有妆容的男性或胡须的女性。我们将插入与GaN和VAE模型组合并将其应用于图像和化学分子建模的条件生成和操纵。实验表明，插件保留了骨干型号的质量，同时添加控制标记属性值的能力。
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