SPARSE SPACE-TIME MODELS: CONCENTRATION INEQUALITIES AND LASSO - Laboratoire Jean-Alexandre Dieudonné Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques Année : 2020

SPARSE SPACE-TIME MODELS: CONCENTRATION INEQUALITIES AND LASSO

Résumé

Inspired by Kalikow-type decompositions, we introduce a new stochastic model of infinite neuronal networks, for which we establish sharp oracle inequalities for Lasso methods and restricted eigen-value properties for the associated Gram matrix with high probability. These results hold even if the network is only partially observed. The main argument rely on the fact that concentration inequalities can easily be derived whenever the transition probabilities of the underlying process admit a sparse space-time representation.
Fichier principal
Vignette du fichier
AIHP1810-004R1A0.pdf (421.16 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-02972160 , version 1 (20-10-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02972160 , version 1

Citer

G Ost, Patricia Reynaud-Bouret. SPARSE SPACE-TIME MODELS: CONCENTRATION INEQUALITIES AND LASSO. Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, In press. ⟨hal-02972160⟩
54 Consultations
81 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More