Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Signature FBSDE Algorithm

論文の概要: Deep Signature FBSDE Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10504v1
Date: Tue, 24 Aug 2021 03:21:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-25 14:06:43.866554
Title: Deep Signature FBSDE Algorithm
Title（参考訳）: 深信号FBSDEアルゴリズム
Authors: Qi Feng, Man Luo, Zhaoyu Zhang
Abstract要約: 状態と経路に依存する特徴を持つ前方微分方程式 (FBSDE) を解くために, ディープシグネチャ/log-signature FBSDEアルゴリズムを提案する。ニューラルネット(RNN)モデルにディープシグネチャ/ログ-シグネチャ変換を組み込むことで,トレーニング時間を短縮し,精度を向上し,既存の文献の手法と比較して時間的地平線を延長する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.634777651835076
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a deep signature/log-signature FBSDE algorithm to solve forward-backward stochastic differential equations (FBSDEs) with state and path dependent features. By incorporating the deep signature/log-signature transformation into the recurrent neural network (RNN) model, our algorithm shortens the training time, improves the accuracy, and extends the time horizon comparing to methods in the existing literature. Moreover, our algorithms can be applied to a wide range of applications such as state and path dependent option pricing involving high-frequency data, model ambiguity, and stochastic games, which are linked to parabolic partial differential equations (PDEs), and path-dependent PDEs (PPDEs). Lastly, we also derive the convergence analysis of the deep signature/log-signature FBSDE algorithm.
Abstract（参考訳）: 本研究では,前向き確率微分方程式 (FBSDEs) を状態と経路に依存する特徴を持つディープシグネチャ/log-signature FBSDEアルゴリズムを提案する。ニューラルネット(RNN)モデルにディープシグネチャ/ログ-シグネチャ変換を組み込むことで,トレーニング時間を短縮し,精度を向上し,既存の文献の手法と比較して時間的地平線を延長する。さらに,パラメータ偏微分方程式 (PDE) や経路依存PDE (PPDE) に関連付けられた,高周波データを含む状態と経路依存オプションの価格設定,モデルあいまいさ,確率ゲームなど,幅広い応用に適用することができる。最後に, ディープシグネチャ/log-signature FBSDEアルゴリズムの収束解析を導出する。

関連論文リスト

Solving Poisson Equations using Neural Walk-on-Spheres [80.1675792181381]
高次元ポアソン方程式の効率的な解法としてニューラルウォーク・オン・スフェース(NWoS)を提案する。我々は,NWoSの精度,速度,計算コストにおける優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:59:22Z)
Differentially Private Optimization with Sparse Gradients [60.853074897282625]
微分プライベート(DP)最適化問題を個人勾配の空間性の下で検討する。これに基づいて、スパース勾配の凸最適化にほぼ最適な速度で純粋および近似DPアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-16T20:01:10Z)
A Deep-Genetic Algorithm (Deep-GA) Approach for High-Dimensional Nonlinear Parabolic Partial Differential Equations [0.0]
本稿では,Deep-BSDE法の性能向上のために,ディープジェネティックアルゴリズム(deep-GA)と呼ばれる新しい手法を提案する。初期推定選択に対する解の感度を認識し、遺伝的アルゴリズム(GA)を解法に組み込んで選択を最適化する。提案手法は計算効率が大幅に向上し, 比較精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-20T06:35:23Z)
Stochastic Ratios Tracking Algorithm for Large Scale Machine Learning Problems [0.7614628596146599]
古典的なSGDフレームワークにおける適応的なステップ長選択のための新しいアルゴリズムを提案する。妥当な条件下では、アルゴリズムは十分に確立された理論的な要件に従ってステップ長を生成する。このアルゴリズムは,手動チューニングから得られる最良ステップ長に匹敵するステップ長を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-17T06:22:11Z)
Implicit Stochastic Gradient Descent for Training Physics-informed Neural Networks [51.92362217307946]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、前方および逆微分方程式問題の解法として効果的に実証されている。 PINNは、近似すべきターゲット関数が高周波またはマルチスケールの特徴を示す場合、トレーニング障害に閉じ込められる。本稿では,暗黙的勾配降下法(ISGD)を用いてPINNを訓練し,トレーニングプロセスの安定性を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-03T08:17:47Z)
Deep learning numerical methods for high-dimensional fully nonlinear PIDEs and coupled FBSDEs with jumps [26.28912742740653]
高次元放物型積分微分方程式(PIDE)を解くためのディープラーニングアルゴリズムを提案する。ジャンプ拡散過程はブラウン運動と独立補償ポアソンランダム測度によって導出される。この深層学習アルゴリズムの誤差推定を導出するために,マルコビアンの収束,オイラー時間離散化の誤差境界,および深層学習アルゴリズムのシミュレーション誤差について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-30T13:55:42Z)
Learnable Path in Neural Controlled Differential Equations [11.38331901271794]
ニューラルネットワーク制御微分方程式(NCDEs)は、(不規則な)時系列処理における特別なモデルである。本稿では,適切な方法を学ぶのと同一の潜在経路を生成する方法を提案する。我々はNCDEとNODEをベースとしたエンコーダデコーダモジュールを設計し,その特別な訓練方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-11T07:05:27Z)
Neural Basis Functions for Accelerating Solutions to High Mach Euler Equations [63.8376359764052]
ニューラルネットワークを用いた偏微分方程式(PDE)の解法を提案する。ニューラルネットワークの集合を縮小順序 Proper Orthogonal Decomposition (POD) に回帰する。これらのネットワークは、所定のPDEのパラメータを取り込み、PDEに還元順序近似を計算する分岐ネットワークと組み合わせて使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:27:13Z)
Continuous-time stochastic gradient descent for optimizing over the stationary distribution of stochastic differential equations [7.65995376636176]
定常分布の微分方程式(SDE)モデルを最適化するための新しい連続時間勾配降下法を開発した。線形SDEモデルに対するオンライン前方伝播アルゴリズムの収束性を厳密に証明し、非線形例に対する数値結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-14T11:45:22Z)
Scaling Structured Inference with Randomization [64.18063627155128]
本稿では、構造化されたモデルを数万の潜在状態に拡張するためにランダム化された動的プログラミング(RDP)のファミリを提案する。我々の手法は古典的DPベースの推論に広く適用できる。また、自動微分とも互換性があり、ニューラルネットワークとシームレスに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-07T11:26:41Z)
Variance Reduction for Deep Q-Learning using Stochastic Recursive Gradient [51.880464915253924]
深層Q-ラーニングアルゴリズムは、過度な分散を伴う勾配推定に苦しむことが多い。本稿では、SRG-DQNと呼ばれる新しいアルゴリズムを実現するため、深層Q-ラーニングにおける勾配推定を更新するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-25T00:54:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。