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最早把这一框架落到实处的是 2014 年 Dinh 等人提出的 '''NICE'''（Non-linear Independent Components Estimation）<ref name="NICE2014">{{cite journal|author1=Dinh L.|author2=Krueger D.|author3=Bengio Y.|title=NICE: Non-linear Independent Components Estimation|journal=ICLR 2015 Workshop|year=2015|url=https://arxiv.org/abs/1410.8516}}</ref>。NICE 的关键创新是'''[[加性耦合层]]'''：将输入分成两半，其中一半直接保持不变，另一半则加上一个以第一半为条件的神经网络输出。由于该变换的雅可比行列式恒为 1，它'''[[保持体积]]'''（volume preserving），但表达能力因此受限。

最早把这一框架落到实处的是 2014 年 Dinh 等人提出的 '''[[NICE]]'''（Non-linear Independent Components Estimation）<ref name="NICE2014">{{cite journal|author1=Dinh L.|author2=Krueger D.|author3=Bengio Y.|title=NICE: Non-linear Independent Components Estimation|journal=ICLR 2015 Workshop|year=2015|url=https://arxiv.org/abs/1410.8516}}</ref>。NICE 的关键创新是'''[[加性耦合层]]'''：将输入分成两半，其中一半直接保持不变，另一半则加上一个以第一半为条件的神经网络输出。由于该变换的雅可比行列式恒为 1，它'''[[保持体积]]'''（volume preserving），但表达能力因此受限。

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