論文の概要: Optimal Stopping via Randomized Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13669v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 09:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 18:24:35.741291
• Title: Optimal Stopping via Randomized Neural Networks
• Title（参考訳）: ランダムニューラルネットワークによる最適停止
• Authors: Calypso Herrera, Florian Krack, Pierre Ruyssen, Josef Teichmann
• Abstract要約: 本稿では,最適停止問題の解を近似する新しい機械学習手法を提案する。 重要なアイデアは、隠れた層がランダムに生成され、最後の層のみが訓練されるニューラルネットワークを使用することです。 我々のアプローチは、既存のアプローチがますます現実的でない高次元問題に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents new machine learning approaches to approximate the solution of optimal stopping problems. The key idea of these methods is to use neural networks, where the hidden layers are generated randomly and only the last layer is trained, in order to approximate the continuation value. Our approaches are applicable for high dimensional problems where the existing approaches become increasingly impractical. In addition, since our approaches can be optimized using a simple linear regression, they are very easy to implement and theoretical guarantees can be provided. In Markovian examples our randomized reinforcement learning approach and in non-Markovian examples our randomized recurrent neural network approach outperform the state-of-the-art and other relevant machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最適停止問題の解を近似する新しい機械学習手法を提案する。 これらの方法の重要なアイデアは、隠れた層がランダムに生成され、最後の層のみがトレーニングされるニューラルネットワークを使用することで、継続値を近似する。 我々のアプローチは、既存のアプローチがますます現実的でない高次元問題に適用できる。 さらに,本手法は単純な線形回帰法を用いて最適化できるため,実装は非常に容易であり,理論的保証も提供できる。 マルコフの例では、ランダム化された強化学習アプローチと非マルコフの例では、ランダム化されたリカレントニューラルネットワークアプローチが最先端や他の関連する機械学習アプローチより優れている。

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