Статистические данные > Машинное обучение [представлено 16 октября 2026 года] Название: Общий рецепт адаптации данных в любое время для итеративных алгоритмов View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Большинство гарантий конвергенции итерационных стохастических алгориев указываются при фиксированном числе итераций и не оправдывают остановки в зависимости от времени. В ходе недавних работ были построены действительные в любое время конверты, однако детерминистские конверты обычно слишком консервативны для практической остановки, а существующие адаптированные к данным данные являются производными по каждому случаю и каждый из них увязывает конкретный алгоритм с конкретной моделью шума и определением границ. В настоящем документе содержится общий рецепт построения таких допустимых в любое время границ для адаптации данных большого класса итеративных алгоритмов. Показатели результативности многих из этих алгоритмов удовлетворяют одноэтапному рекурсию, который сводит весь анализ погрешностей к одному общему требованию: концентрации с точностью до одного времени для прогнозируемых взвешенных сумм шума. Мы официально оформим это посредством сильно адаптированного условия в размере субпсидолларов, и выведем из глобуса пограничные конструкции с помощью постоянных и дискретных смесей, швов и товаров, которые ставят мартингалы. Мы показываем, как эти границы могут быть напрямую дополнены отдельным алгоритмическим анализом, который позволяет получить одноэтапное рекурсию для создания…
Общий рецепт адаптации данных в любое время для итеративных алгоритмов
arXiv: 261 020.23570v 1 Annuales Type: New Humber: Большинство гарантий конвергенции для итеративных стохастических алгоритмов указано при фиксированном числе итераций и не оправдывает остановки в зависимости от данных. В ходе недавних работ были построены действительные в любое время конверты, однако детерминистские конверты обычно являются слишком консервативными для практической остановки, а существующие адаптированные к данным данные получены на индивидуальной основе, причем каждый из них увязывает конкретный алгоритм с конкретной моделью шума и определением границ. В настоящем документе содержится общий рецепт построения таких допустимых в любое время границ для адаптации данных большого класса итеративных алгоритмов. Показатели результативности многих из этих алгоритмов удовлетворяют одноэтапному рекурсию, который сводит весь анализ погрешностей к одному общему требованию: концентрации с точностью до одного времени для прогнозируемых взвешенных сумм шума. Мы официально оформим это посредством сильно адаптированного условия в размере субпсидолларов и вычисляем пограничные конструкции с помощью непрерывного и дискретного смешанного типа