From Figure 1, it is clear that given a single input x, there are multiple possible output y. In other words, we cannot identify a one-to-one mapping of vectors as we expected for Feed Forward Neural Networks (For example, there are almost always two possible y2 fixing y1​ given input x). This is where we introduce the Latent Variable Energy-Based Models.
La figure 1 montre clairement qu’avec une seule entrée x, il y a plusieurs sorties possibles y. En d’autres termes, nous ne pouvons pas identifier une association un à un des vecteurs comme nous l’avions prévu pour les réseaux neuronaux de type feed forward (par exemple, étant donné l’entrée x, pour un y1​ fixé, il y a presque toujours deux y2​ possibles). C’est ici que nous introduisons les modèles à base d’énergie à variable latente.