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强混合观测的深度学习：稀疏处罚正则化与极小极大优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习在处理混合观测样本时取得了进展，建立了期望超越风险的奥拉克不等式和H"older平滑函数的界限。对于非参数回归和自回归，研究了误差的上下界。深度神经网络估计器实现了最佳的极小化速率。
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关键要点
- 深度学习在处理混合观测样本方面取得了进展。
- 建立了期望超越风险的奥拉克不等式和H"older平滑函数的界限。
- 研究了非参数回归和自回归中的误差上下界。
- 深度神经网络估计器实现了最佳的极小化速率。
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