混合出力ガウス過程潜在変数モデル

本論文では、観測データが複数の純粋な信号の重み付き和として生成される場合に、信号分離のための新しいベイズノンパラメトリックアプローチを提案する。このアプローチは、ガウス過程潜在変数モデル（GPLVM）を拡張し、観測されていない要因によって変化する信号をモデル化する。