Abstrakt. Detta dokument presenterar de första generaliseringsgränserna för tidsserieförutsägelse med en icke-stationär blandning stokastisk process. Vi bevisar Rademachers komplexa inlärningsgränser för både genomsnittlig-pat generalisering med icke-stationära β-mixningsprocesser och vägberoende generalisering med icke-stationära processer. Våra garantier uttrycks i termer av β- eller ∂-blandningskoefficienter och ett naturligt mått på diskrepans mellan utbildning och målfördelning. De erkänner som specialfall tidigare Rademacher komplexitet gränser för non-i.i.d. stationära fördelningar, för oberoende men inte identiskt fördelade slumpvariabler, eller för i.i.d. Fallet. Vi visar att med hjälp av en ny urvalsteknik som vi inför, kan våra gränser skärpas under det naturliga antagandet om konvergerande stokastiska processer. Vi visar också att snabb inlärning kan uppnås genom att utöka befintliga lokala Rademacher komplexitetsanalys till non-i.i.d. inställning.
Slutligen, nyligen arbete av Kuznetsov och Mohri REF undersöker både genomsnittlig-pat generalisering och vägberoende generalisering för vissa typer av icke-stationära blandningsprocesser och härleder Rademacher komplexitet gränser.
Generalization Bounds for Time Series Prediction with Non-stationary Processes
{'venue': 'ALT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}