VAEの事後分布をボルツマンマシンの形でモデル化することで相関構造を持たせている点。また、学習の目的関数であるELBOには計算量的に厳密に計算するのが難しい正規化定数項が含まれるが、漸近的に厳密に一致する近似ELBOを導入し、学習を可能にしている。

情報検索の形式で関連文書の検索精度を測り、3つのデータセット全てにおいて既存手法より高い精度となっている。また、各bitが独立である既存手法ではbit数を多くすると精度が低下する傾向にあったが、提案手法では精度が上昇する結果になっている。相関構造がないと表現能力が指数関数的に広くなるが、相関構造を持たせることで有効的な埋め込み空間を制限でき、近傍をより適切に表現出来ているためと考えられる。