稀疏时空模型：集中不等式与 Lasso
统计理论
2019-08-13 v3 统计理论
摘要
受 Kalikow 型分解的启发，我们引入了一种无限神经元网络的新随机模型，针对该模型我们建立了 Lasso 方法的尖锐预言不等式，以及关联 Gram 矩阵以高概率成立的受限特征值性质。即便网络仅被部分观测，这些结果依然成立。主要论据依赖于如下事实：只要底层过程的转移概率容许稀疏时空表示，集中不等式便可轻易导出。
引用
@article{arxiv.1807.07615,
title = {Sparse space-time models: Concentration Inequalities and Lasso},
author = {Guilherme Ost and Patricia Reynaud-Bouret},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.07615},
year = {2019}
}
备注
40 pages