021-18

2018-10-16 (火) 23:54:13 (9h) | Topic path: Top / 021-18

第21回研究会

金融時系列のための深層t過程回帰モデル

著者

中川慧(野村アセットマネジメント), 角屋貴則, 内山祐介(MAZIN, Inc.)

概要

深層学習をガウス過程で構築する手法が近年提案された。これは深層学習に対するカーネル関数をガウス過程の共分散関数として使用し、深層学習モデルの完全なベイズ推論を行う。それにより通常の深層学習にはない、予測の不確実性が考慮できる等のメリットが得られる。我々は、この手法を一般に裾の厚いといわれる金融データへ適用することを目的に、ガウス過程からt過程への拡張を行う。実証分析の結果、金融時系列においてガウス過程よりも良好な結果が得られた。

キーワード

Gaussian Process, t Process, Deep Learning Kernel

論文

fileSIG-FIN-021-18.pdf

添付ファイル: fileSIG-FIN-021-18.pdf 14件 [詳細]
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