将来状態の推定タスクにおいて、過去のアプローチでは単一シナリオ、もしくはモード崩壊による強い制約下での予測をしている。対象論文では、Winner-Tasks-All lossを混合密度ネットワークと組み合わせ、モード崩壊を回避する手法を提案した。2つのデータセットによりアルゴリズムを評価したところ、従来のアルゴリズムよりも多様性を有する正確な分布を導出した。