Este artículo presenta una familia de modelos probabilísticos de variables latentes que pueden utilizarse para el análisis de datos no negativos. Mostramos que existen fuertes vínculos entre la factorización de matrices no negativas y esta familia, y proporcionamos algunas extensiones directas que pueden ayudar a tratar con invariancias de cambio, descomposiciones de orden superior y restricciones de escasez. A través de estas extensiones, argumentamos que el uso de este enfoque permite un rápido desarrollo de modelos estadísticos complejos para analizar datos no negativos.
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