多出力の頑健かつ共役なガウス過程

この研究では、多出力ガウス過程（MOGP）回帰の新たな拡張である多出力頑健かつ共役ガウス過程（MO-RCGP）について述べています。MOGPは、複数の相関した応答変数間の依存関係をモデル化する手法ですが、標準的なガウス過程同様、モデルの誤指定や外れ値に対して敏感であり、その影響で予測が歪むことがあります。この問題は、異常な応答変数が存在することでさらに悪化する可能性があります。本研究では、Altamiranoらが提案した頑健かつ共役なガウス過程（RCGP）の枠組みを拡張・一般化しています。その結果、MO-RCGPは、頑健で共役な特性を保持しつつ、出力間の相関を同時に捉えることが可能です。また、提案手法は金融や癌研究における応用を通じて評価されています。