On the rate of convergence of a deep recurrent neural network estimate in a regression problem with dependent data
On the rate of convergence of a deep recurrent neural network estimate in a regression problem with dependent data
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关于具有相关数据的回归问题中深度递归神经网络估计的收敛速度
DOI：
10.3150/22-bej1516
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Krzyżak
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Kohler;A. Krzyżak
考虑了一类非独立数据的回归问题。正则性假设的依赖性的数据进行了介绍，它表明，在适当的结构假设的回归函数的深度递归神经网络估计是能够规避灾难的维数。
A regression problem with dependent data is considered. Regularity assumptions on the dependency of the data are introduced, and it is shown that under suitable structural assumptions on the regression function a deep recurrent neural network estimate is able to circumvent the curse of dimensionality.
DOI：
10.1137/20m134695x
发表时间：
2020-01
期刊：
SIAM J. Math. Anal.
影响因子：
--
作者：
Jianfeng Lu;Zuowei Shen;Haizhao Yang;Shijun Zhang
通讯作者：
Jianfeng Lu;Zuowei Shen;Haizhao Yang;Shijun Zhang