論文の概要: Statistical Properties of Deep Neural Networks with Dependent Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11113v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:26:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:02.586662
• Title: Statistical Properties of Deep Neural Networks with Dependent Data
• Title（参考訳）: 依存データを用いたディープニューラルネットワークの統計的特性
• Authors: Chad Brown,
• Abstract要約: 本稿では, ディープニューラルネットワーク (DNN) 推定器の統計特性について, 従属データに基づく検討を行った。 このフレームワークは、他のDNNアーキテクチャや時系列アプリケーションの研究の可能性も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper establishes statistical properties of deep neural network (DNN) estimators under dependent data. Two general results for nonparametric sieve estimators directly applicable to DNN estimators are given. The first establishes rates for convergence in probability under nonstationary data. The second provides non-asymptotic probability bounds on $\mathcal{L}^{2}$-errors under stationary $\beta$-mixing data. I apply these results to DNN estimators in both regression and classification contexts imposing only a standard H\"older smoothness assumption. The DNN architectures considered are common in applications, featuring fully connected feedforward networks with any continuous piecewise linear activation function, unbounded weights, and a width and depth that grows with sample size. The framework provided also offers potential for research into other DNN architectures and time-series applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ディープニューラルネットワーク (DNN) 推定器の統計特性について, 従属データに基づく検討を行った。 非パラメトリックシーブ推定器の2つの一般結果がDNN推定器に直接適用される。 第一に、非定常データの下で確率の収束率を確立する。 2つ目は、静的な$\beta$-mixingデータの下で$\mathcal{L}^{2}$-errorsの非漸近確率境界を提供する。 これらの結果は、標準H\"古い滑らかさの仮定のみを暗示する回帰と分類の両方の文脈におけるDNN推定子に適用する。 考慮されているDNNアーキテクチャはアプリケーションで一般的であり、完全な接続されたフィードフォワードネットワークと、連続的な一方向線形活性化関数、非有界重み、サンプルサイズで成長する幅と深さを備える。 このフレームワークは、他のDNNアーキテクチャや時系列アプリケーションの研究の可能性も提供する。

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