Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning the Efficient Frontier

論文の概要: Learning the Efficient Frontier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15775v2
Date: Fri, 13 Oct 2023 19:03:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-18 03:17:35.083503
Title: Learning the Efficient Frontier
Title（参考訳）: 効率的なフロンティアを学ぶ
Authors: Philippe Chatigny and Ivan Sergienko and Ryan Ferguson and Jordan Weir and Maxime Bergeron
Abstract要約: 我々は,効率的なフロンティア(EF)凸最適化問題の結果を頑健に予測する高速ニューラルネットワーク近似フレームワークであるNeuralEFを紹介する。本研究では,不連続な動作を処理しながら大規模シミュレーションを高速化するための,NeuralEFが有効なソリューションであることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.01874930567916036
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The efficient frontier (EF) is a fundamental resource allocation problem where one has to find an optimal portfolio maximizing a reward at a given level of risk. This optimal solution is traditionally found by solving a convex optimization problem. In this paper, we introduce NeuralEF: a fast neural approximation framework that robustly forecasts the result of the EF convex optimization problem with respect to heterogeneous linear constraints and variable number of optimization inputs. By reformulating an optimization problem as a sequence to sequence problem, we show that NeuralEF is a viable solution to accelerate large-scale simulation while handling discontinuous behavior.
Abstract（参考訳）: 効率的なフロンティア(EF)は、与えられたリスクレベルにおける報酬を最大化する最適なポートフォリオを見つける必要がある基本的なリソース割り当て問題である。この最適解は伝統的に凸最適化問題を解くことによって得られる。本稿では,不均一な線形制約と可変数の最適化入力に対して,EF凸最適化問題の結果を頑健に予測する高速ニューラルネットワーク近似フレームワークであるNeuralEFを紹介する。逐次問題として最適化問題を再構成することにより,不連続な動作を処理しながら大規模シミュレーションを高速化するためのNeuralEFが実現可能であることを示す。

関連論文リスト

DiffuSolve: Diffusion-based Solver for Non-convex Trajectory Optimization [9.28162057044835]
最適軌道局所は非線形および高次元力学系において計算コストが高い。本稿では,非次元オプティマ問題に対するDiffuに基づく一般モデルを提案する。また,新たな制約付き拡散モデルであるDiff+を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-22T03:52:17Z)
Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled Optimization [50.38518771642365]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。 Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:15:18Z)
Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-08T23:39:38Z)
Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
Data-driven evolutionary algorithm for oil reservoir well-placement and control optimization [3.012067935276772]
一般化されたデータ駆動進化アルゴリズム(GDDE)は、適切な配置と制御最適化問題で実行されるシミュレーションの数を減らすために提案される。確率的ニューラルネットワーク(PNN)は、情報的および有望な候補を選択するための分類器として採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T09:07:49Z)
Faster Algorithm and Sharper Analysis for Constrained Markov Decision Process [56.55075925645864]
制約付き意思決定プロセス (CMDP) の問題点について検討し, エージェントは, 複数の制約を条件として, 期待される累積割引報酬を最大化することを目的とする。新しいユーティリティ・デュアル凸法は、正規化ポリシー、双対正則化、ネステロフの勾配降下双対という3つの要素の新たな統合によって提案される。これは、凸制約を受ける全ての複雑性最適化に対して、非凸CMDP問題が$mathcal O (1/epsilon)$の低い境界に達する最初の実演である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-20T02:57:21Z)
Quantum variational optimization: The role of entanglement and problem hardness [0.0]
本稿では, 絡み合いの役割, 変動量子回路の構造, 最適化問題の構造について検討する。数値計算の結果,絡み合うゲートの分布を問題のトポロジに適応させる利点が示唆された。リスク型コスト関数に条件値を適用することで最適化が向上し、最適解と重複する確率が増大することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-26T14:06:54Z)
Recent Theoretical Advances in Non-Convex Optimization [56.88981258425256]
近年、深層ネットワークにおける非最適化アルゴリズムの解析やデータ問題への関心が高まっており、非最適化のための理論的最適化アルゴリズムの最近の結果の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-11T08:28:51Z)
Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)
A Riemannian Primal-dual Algorithm Based on Proximal Operator and its Application in Metric Learning [3.511851311025242]
一次変数と双対変数を反復的に最適化する原始双対アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムの収束を証明し,その非漸近収束率を示す。ファンドマネージメントにおける最適ファンド選択問題に関する予備実験の結果,有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-19T03:31:01Z)

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。