論文の概要: Stochastic Online Convex Optimization; Application to probabilistic time
series forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00729v1
- Date: Mon, 1 Feb 2021 09:49:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 09:55:23.273747
- Title: Stochastic Online Convex Optimization; Application to probabilistic time
series forecasting
- Title(参考訳): 確率的オンライン凸最適化 : 確率時系列予測への応用
- Authors: Olivier Wintenberger (LPSM UMR 8001)
- Abstract要約: オンラインアルゴリズムに対する後悔のバウンダリは、通常、"オンラインからバッチ"への変換に由来する。
オンライン凸問題に適用可能な "tobatch" 変換を用いて解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stochastic regret bounds for online algorithms are usually derived from an
"online to batch" conversion. Inverting the reasoning, we start our analyze by
a "batch to online" conversion that applies in any Stochastic Online Convex
Optimization problem under stochastic exp-concavity condition. We obtain fast
rate stochastic regret bounds with high probability for non-convex loss
functions. Based on this approach, we provide prediction and probabilistic
forecasting methods for non-stationary unbounded time series.
- Abstract(参考訳): オンラインアルゴリズムの確率的後悔境界は、通常「オンラインからバッチ」変換に由来する。
この推論を逆にして,確率的凸最適化問題に適用可能な「バッチからオンラインへの変換」により,確率的exp-concavity条件下で解析を開始する。
非凸損失関数の確率の高い高速確率的後悔境界を得る。
このアプローチに基づき、非定常非有界時系列の予測と確率予測方法を提供します。
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