이산 관측 데이터의 비모수 공분산 함수 추정 이론

본 논문은 다차원 영역에서 이산적으로 관측된 함수형 데이터의 공분산 함수를 비모수적으로 추정하는 문제를 다룬다. 일반적인 최소제곱 추정량에 대해 새로운 변형 탈라그랑 부등식을 이용해 통합 오라클 부등식을 구축하고, 이를 기반으로 딥러닝 기반 추정기의 수렴률을 분석한다. 결과적으로 구조적 적응이 차원의 저주를 완화할 수 있음을 보이며, 1차원 매끄러운 함수 클래스에서는 로컬 선형 스무딩이 더 빠른 수렴률을 보이는 반면, 구조화된 함수 클래스에서는…

저자: Yoshikazu Terada, Atsutomo Yara