論文の概要: On the Rate of Gaussian Approximation for Linear Regression Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14039v1
- Date: Wed, 17 Sep 2025 14:42:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.885644
- Title: On the Rate of Gaussian Approximation for Linear Regression Problems
- Title（参考訳）: 線形回帰問題に対するガウス近似の速度について
- Authors: Marat Khusainov, Marina Sheshukova, Alain Durmus, Sergey Samsonov,
- Abstract要約: 一定の学習率の設定に対して対応するレートを導出する。
収束率の明示的な依存度は,設計行列に関連する問題次元$d$と量に依存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.13249518743972
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we consider the problem of Gaussian approximation for the online linear regression task. We derive the corresponding rates for the setting of a constant learning rate and study the explicit dependence of the convergence rate upon the problem dimension $d$ and quantities related to the design matrix. When the number of iterations $n$ is known in advance, our results yield the rate of normal approximation of order $\sqrt{\log{n}/n}$, provided that the sample size $n$ is large enough.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン線形回帰問題に対するガウス近似の問題点について考察する。
一定の学習率の設定に対する対応するレートを導出し、収束率の明示的な依存度を設計行列に関連する問題次元$d$と量に基づいて検討する。
反復数 $n$ が事前に知られているとき、サンプルサイズ $n$ が十分大きいとすると、我々の結果は位数 $\sqrt{\log{n}/n}$ の正規近似率が得られる。
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