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TOOL · CL_158484 · Jul 23 · 04:00

新的深度学习方法解决相关数据和协变量偏移下的回归问题

研究人员开发了一种新颖的稀疏惩罚深度神经网络（SPDNN）估计器，旨在解决协变量偏移和相关数据下的非参数回归挑战。该方法利用广义 Bernstein 型不等式和两步预训练程序来估计密度比和回归函数。提出的 SPDNN 估计器实现了非渐近误差界，并能自适应地获得各种数据模型（包括时间序列）的 minimax 最优收敛速率。