如果 NIS 框架中的神经网络是训练充分的(即对于任何<math>t \in [1,T]</math>训练周期结束时有 <math>Pr_\tau (\hat{\mathbf{x}}_{t+1} | \mathbf{x}_t)</math> 和 <math>Pr_\tau (\mathbf{x}_{t+1} | \mathbf{x}_t)</math> 之间的 Kullback- Leibler 散度趋近于 0),那么对于任何<math>t \in [1, T]</math>: | 如果 NIS 框架中的神经网络是训练充分的(即对于任何<math>t \in [1,T]</math>训练周期结束时有 <math>Pr_\tau (\hat{\mathbf{x}}_{t+1} | \mathbf{x}_t)</math> 和 <math>Pr_\tau (\mathbf{x}_{t+1} | \mathbf{x}_t)</math> 之间的 Kullback- Leibler 散度趋近于 0),那么对于任何<math>t \in [1, T]</math>: |