Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Short Information-Theoretic Analysis of Linear Auto-Regressive Learning

論文の概要: A Short Information-Theoretic Analysis of Linear Auto-Regressive Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06437v1
Date: Tue, 10 Sep 2024 11:42:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 17:58:36.586839
Title: A Short Information-Theoretic Analysis of Linear Auto-Regressive Learning
Title（参考訳）: 線形自己回帰学習の短時間情報理論解析
Authors: Ingvar Ziemann,
Abstract要約: 線形自己回帰モデルにおけるガウス最大極大推定器の整合性に関する短い情報理論的証明を与える。我々の証明はパラメータ回復のためのほぼ最適な非漸近速度をもたらし、有限仮説クラスの場合の安定性の呼び出しなしに機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this note, we give a short information-theoretic proof of the consistency of the Gaussian maximum likelihood estimator in linear auto-regressive models. Our proof yields nearly optimal non-asymptotic rates for parameter recovery and works without any invocation of stability in the case of finite hypothesis classes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,線形自己回帰モデルにおけるガウス最大可能性推定器の整合性に関する短い情報理論的証明を与える。我々の証明はパラメータ回復のためのほぼ最適な非漸近速度をもたらし、有限仮説クラスの場合の安定性の呼び出しなしに機能する。

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