論文の概要: Deep learning for $\psi$-weakly dependent processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00333v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 09:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:16:35.967927
• Title: Deep learning for $\psi$-weakly dependent processes
• Title（参考訳）: $\psi$-weakly依存プロセスのためのディープラーニング
• Authors: William Kengne, Wade Modou
• Abstract要約: 私たちは$psi$-weakly依存プロセスを学ぶためにディープニューラルネットワークを実行します。 ディープニューラルネットワーク予測器のクラスにおける経験的リスク最小化アルゴリズムの整合性を確立する。 いくつかのシミュレーション結果が提供され、アメリカの景気後退データにも適用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we perform deep neural networks for learning $\psi$-weakly dependent processes. Such weak-dependence property includes a class of weak dependence conditions such as mixing, association,$\cdots$ and the setting considered here covers many commonly used situations such as: regression estimation, time series prediction, time series classification,$\cdots$ The consistency of the empirical risk minimization algorithm in the class of deep neural networks predictors is established. We achieve the generalization bound and obtain a learning rate, which is less than $\mathcal{O}(n^{-1/\alpha})$, for all $\alpha > 2 $. Applications to binary time series classification and prediction in affine causal models with exogenous covariates are carried out. Some simulation results are provided, as well as an application to the US recession data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いて$\psi$-weakly依存プロセスの学習を行う。 このような弱依存性特性には、混合、アソシエーション、$\cdots$などの弱い依存条件のクラスが含まれており、ここで考慮される設定は、回帰推定、時系列予測、時系列分類、$\cdots$ 深層ニューラルネットワーク予測器のクラスにおける経験的リスク最小化アルゴリズムの整合性など、よく使われる多くの状況をカバーする。 一般化を達成し、すべての$\alpha > 2 $ に対して $\mathcal{O}(n^{-1/\alpha})$ 未満の学習率を得る。 共変量を持つアフィン因果モデルにおけるバイナリ時系列分類と予測への応用について述べる。 いくつかのシミュレーション結果と米国景気後退データへの適用が提供される。

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