論文の概要: Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14695v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 15:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:23:33.637194
• Title: Chain-structured neural architecture search for financial time series forecasting
• Title（参考訳）: 連鎖構造型ニューラルネットワークによる財務時系列予測
• Authors: Denis Levchenko, Efstratios Rappos, Shabnam Ataee, Biagio Nigro, Stephan Robert,
• Abstract要約: 連鎖構造探索空間における3つの一般的なニューラルネットワーク探索戦略(ベイズ最適化、ハイパーバンド法、金融時系列予測の文脈における強化学習)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We compare three popular neural architecture search strategies on chain-structured search spaces: Bayesian optimization, the hyperband method, and reinforcement learning in the context of financial time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 連鎖構造探索空間における3つの一般的なニューラルネットワーク探索戦略(ベイズ最適化、ハイパーバンド法、金融時系列予測の文脈における強化学習)を比較した。

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