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On deep learning as a remedy for the curse of dimensionality in nonparametric regression

Benedikt Bauer · Michael Kohler刊期 2019-08-01 · 卷 47（4）The Annals of Statistics已编入正刊

深度学习缓解非参数回归维数灾难的理论研究AI 解读

Assuming that a smoothness condition and a suitable restriction on the structure of the regression function hold, it is shown that least squares estimates based on multilayer feedforward neural networks are able to circumvent the curse of dimensionality in nonparametric regression. The proof is based on new approximation results concerning multilayer feedforward neural networks with bounded weights and a bounded number of hidden neurons. The estimates are compared with…

半参数与非参数机器学习与 DML
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