On Model Improvement Algorithms—Generalised Linear Models and Neural Networks

We propose a generic approach to stochastic model improvement by first introducing an archetypal algorithm based on error minimisation and establishing two results on the weak convergence of the probability laws associated with the models under improvement. We then present two concrete instances of...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Manuel L. Esquível, Nadezhda P. Krasii, Raquel M. Gaspar
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2026-02-01
سلاسل:	Mathematics
الموضوعات:	stochastic models model improvement algorithms algorithm convergence weak convergence of distributions generalised linear models neural networks
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2227-7390/14/3/561
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!