021-18 の履歴の現在との差分(No.0)

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[[第21回研究会>021]]

*金融時系列のための深層t過程回帰モデル [#wd82c92f]

**著者 [#u7a32c54]
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 [#lc279f22]

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 [#x135b2cd]
Gaussian Process, t Process, Deep Learning Kernel

**論文 [#gc7df8fe]

//(10月17日までに公表いたします)
&ref(SIG-FIN-021-18.pdf);