Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the rate of convergence of a deep recurrent neural network estimate in a regression problem with dependent data

論文の概要: On the rate of convergence of a deep recurrent neural network estimate in a regression problem with dependent data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00328v1
Date: Sat, 31 Oct 2020 18:07:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 04:29:55.865040
Title: On the rate of convergence of a deep recurrent neural network estimate in a regression problem with dependent data
Title（参考訳）: 依存データを用いた回帰問題におけるディープリカレントニューラルネットワーク推定の収束率について
Authors: Michael Kohler and Adam Krzyzak
Abstract要約: 依存データによる回帰問題を考察する。データの依存関係に関する規則的な仮定が導入される。ディープリカレントニューラルネットワーク推定は、次元性の呪いを回避することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.594432031144716
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A regression problem with dependent data is considered. Regularity assumptions on the dependency of the data are introduced, and it is shown that under suitable structural assumptions on the regression function a deep recurrent neural network estimate is able to circumvent the curse of dimensionality.
Abstract（参考訳）: 依存データによる回帰問題を考察する。データの依存性に関する正規性の仮定を導入し、回帰関数の適切な構造的仮定の下では、ディープリカレントニューラルネットワーク推定が次元性の呪いを回避することができることを示した。

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