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Qi Feng
Qi Feng
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发布了用于概率模型的新型深度神经算子框架
研究人员推出了一种新颖的深度神经算子框架，旨在处理各种概率模型。该框架具有理论基础，并包含一个通用逼近定理，在全局Lipschitz条件下建立了明确的网络大小界限。该方法适用于满足可积性和一般尾部概率标准的随机过程，并通过在正向-反向SDE框架内用于欧式和美式期权定价问题得到了证明。一个数值示例展示了该模型在无需为新的行权价进行再训练的情况下，能够有效地确定美式期权的最优停止边界。
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随机控制问题的新型连续策略-值迭代算法
已开发出一种用于随机控制问题的新型连续策略-值迭代算法，旨在同时更新值函数并识别最优控制。该方法利用了 Langevin 型动力学，可应用于具有无限视界的熵正则化和经典控制问题。在 Hamiltonian 单调性条件下，该算法可收敛到最优控制，从而能够利用机器学习中的分布采样和非凸学习技术。