गॉसीयन (सामान्य) वितरण ML में सबसे अधिक आता। यह वह चिकना, सममित घंटी जो जब भी कई छोटे स्वतंत्र प्रभाव जोड़तें। दो संख्याएँ पूर्ण तय: माध्य μ (जहाँ शिखर) और प्रसरण σ² (घंटी कितनी चौड़ी)।
सूत्र में दिखने से कम गतिशील। हृदय exp(−(x−μ)²/2σ²): माध्य से दूरी, वर्ग, ऋणात्मक, तो घनत्व μ से दूर तेज़ गिरता। आगे का क्लटर बस वह अचर जो क्षेत्रफल 1 बनाता।
μ खींचें घंटी बाएँ/दाएँ और σ चौड़ा या तीखा। छोटा σ ऊँचा, आत्मविश्वासी स्पाइक; बड़ा σ विश्वास विस्तृत पर फैलता।
ML में इसका स्थानपहली बार एक नेटवर्क गॉसीयन छूता प्रशिक्षण शुरू से पहले: भार आरंभीकरण परत आकार से मापित सामान्य से खींचता (He/Xavier init)। शोर मॉडल गॉसीयन अवशिष्ट मानते, जो न्यूनतम-वर्ग प्रतिगमन को अधिकतम-संभावना फिट बनाता। एक VAE का गुप्त स्थान एक गॉसीयन prior, और पुनर्पैरामीटरीकरण ट्रिक z = μ + σ·ε ε ~ N(0,1) से नमूना, जो z-स्कोर उल्टा चलाना।