変分オートエンコーダを利用して条件付き線形最小二乗誤差推定器をパラメータ化する手法を提案する。変分オートエンコーダは未知のデータ分布を条件付きガウス分布としてモデル化し、ノイズ観測に基づいて推定対象の条件付き平均と分散を提供する。提案の推定器は変分オートエンコーダを生成モデルとして活用することで最小二乗誤差推定器を近似する。
センサ、計測、コンピューティング技術の進歩により、信号処理とマシンラーニングの融合によって性能と信頼性を向上させる信号ベースのアプリケーションの可能性が大きく広がっている。