論文の概要: A Topological Approach to Parameterizing Deep Hedging Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16938v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 17:25:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.215475
• Title: A Topological Approach to Parameterizing Deep Hedging Networks
• Title（参考訳）: ディープヘッジネットワークのパラメータ化のためのトポロジ的アプローチ
• Authors: Alok Das, Kiseop Lee,
• Abstract要約: ディープヘッジは、不完全な市場で完全にヘッジできない金融商品をヘッジするために、リカレントニューラルネットワークを使用する。 ある種のトポロジ的特徴を加えることで、バッチサイズを大幅に削減し、これらのモデルをより実用的なものにすることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep hedging uses recurrent neural networks to hedge financial products that cannot be fully hedged in incomplete markets. Previous work in this area focuses on minimizing some measure of quadratic hedging error by calculating pathwise gradients, but doing so requires large batch sizes and can make training effective models in a reasonable amount of time challenging. We show that by adding certain topological features, we can reduce batch sizes substantially and make training these models more practically feasible without greatly compromising hedging performance.
• Abstract（参考訳）: ディープヘッジは、不完全な市場で完全にヘッジできない金融商品をヘッジするために、リカレントニューラルネットワークを使用する。 この領域におけるこれまでの研究は、経路勾配を計算することによって二次ヘッジ誤差の尺度の最小化に重点を置いていたが、それを行うには大きなバッチサイズが必要であり、妥当な時間で効果的なモデルを訓練することができる。 ある種のトポロジ的特徴を加えることで、バッチサイズを大幅に削減し、これらのモデルのトレーニングを、ヘッジ性能を大幅に損なうことなく、より実用的なものにすることができることを示す。

関連論文リスト

• Understanding the training of infinitely deep and wide ResNets with Conditional Optimal Transport [26.47265060394168]
  深部ニューラルネットワークの勾配流は遠距離で任意に収束することを示す。 これは空間における有限幅の勾配距離の理論に依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T16:34:31Z)
• Efficiently Robustify Pre-trained Models [18.392732966487582]
  大規模モデルの現実的な設定に対する堅牢性は、いまだ探索されていないトピックである。 まず、異なる摂動とデータセットの下でこれらのモデルのパフォーマンスをベンチマークします。 続いて、大規模ネットワークにおいて、モデルファインチューニングに基づく既存のロバスト化スキームが拡張性に欠ける可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T08:07:49Z)
• Accurate Neural Network Pruning Requires Rethinking Sparse Optimization [87.90654868505518]
  標準コンピュータビジョンと自然言語処理の疎度ベンチマークを用いたモデルトレーニングにおいて,高い疎度が与える影響について述べる。 本稿では,視覚モデルのスパース事前学習と言語モデルのスパース微調整の両面において,この問題を軽減するための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T21:49:14Z)
• MMGP: a Mesh Morphing Gaussian Process-based machine learning method for regression of physical problems under non-parameterized geometrical variability [0.30693357740321775]
  本稿では,グラフニューラルネットワークに依存しない機械学習手法を提案する。 提案手法は, 明示的な形状パラメータ化を必要とせずに, 大きなメッシュを容易に扱うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T09:50:15Z)
• Top-KAST: Top-K Always Sparse Training [50.05611544535801]
  トレーニングを通して一定間隔を保存するTop-KASTを提案する。 確立したImageNetベンチマークのトレーニングモデルでは,従来の作業と同等かそれ以上に動作可能であることを示す。 ImageNetの結果に加えて、言語モデリングの分野においても、我々のアプローチを実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T11:13:05Z)
• Mixed-Privacy Forgetting in Deep Networks [114.3840147070712]
  大規模画像分類タスクにおいてトレーニングされたネットワークの重みからトレーニングサンプルのサブセットの影響を除去できることを示す。 そこで本研究では,混合プライバシー設定における「忘れ」という新しい概念を導入する。 提案手法は,モデル精度のトレードオフを伴わずに忘れることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T19:34:56Z)
• Belief Propagation Reloaded: Learning BP-Layers for Labeling Problems [83.98774574197613]
  最も単純な推論手法の1つとして、切り詰められた最大積のBelief伝播を取り上げ、それをディープラーニングモデルの適切なコンポーネントにするために必要となるものを加えます。 このBP-Layerは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終ブロックまたは中間ブロックとして使用できる このモデルは様々な密集予測問題に適用可能であり、パラメータ効率が高く、ステレオ、光フロー、セマンティックセグメンテーションにおける堅牢な解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T13:11:35Z)
• Towards an Efficient and General Framework of Robust Training for Graph Neural Networks [96.93500886136532]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、いくつかの基本的な推論タスクに大きく進歩している。 GNNの目覚ましい性能にもかかわらず、グラフ構造上の摂動を慎重に作り、誤った予測を下すことが観察されている。 我々は,強靭なGNNを得るために,欲求探索アルゴリズムとゼロ階法を利用する汎用フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T15:17:58Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。