본 논문은 기존 방법으로는 연구가 어려운, 샘플링이 어려운 시스템의 시뮬레이션에 기계 학습 기법을 적용하는 연구의 이론적 토대를 마련하고자 한다. 특히 Curie-Weiss 모델에 적용된 널리 사용되는 Sequential Tempering 절차와 shallow MADE 아키텍처에 대한 완전한 분석 연구를 제공한다. 주요 기여는 최적 가중치와 경사 하강법 최적화 하에서의 훈련에 대한 설명과, Sequential Tempering에서 지역 Metropolis Monte Carlo 단계를 추가했을 때와 추가하지 않았을 때의 비교 분석을 통해 최적 절차에 대한 이론적 예측을 제공하는 것이다. 이는 기계 학습 기법을 Monte Carlo 샘플링 및 최적화에 통합하는 데 있어 명확한 이론적 기반을 확립한다.
