抄録
近年，観測データの分布を潜在変数の非線形関数を用いて表現することによりデータの可視化を行うGTM(Generative Topographic Mapping)が提案され，多くの研究が行われている．従来のGTMは観測データの分布を表現する非線形関数の事前分布をガウス過程と仮定する確率モデルと解釈することが可能であり，ガウス過程を決定する共分散関数の選択によりその性質が変更される．しかしながら，従来のGTMでは，潜在変数空間全体に渡り常に一定の長さスケールを持つ共分散関数を用いており，観測データの分布を表現する非線形関数の滑らかさを潜在変数の値に応じて局所的に変更できない．そこで本論文では，潜在変数空間上の局所領域ごとに非線形関数の滑らかさを制御することが可能なGTMの提案を行う．
