본 논문은 상태 공간 모델과 심층 상태 공간 모델의 미지 변수들을 순차적으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근법은 랜덤 특징 기반 가우시안 과정을 활용하여 비선형 잠재 프로세스와 조건부 선형 미지 변수를 효과적으로 추정한다. 또한 앙상블 학습을 통해 잠재 프로세스 추정의 분산을 줄이고 관측치 예측의 성능을 향상시킨다.
