新湖瑞丰:奇异期权定价中 蒙特卡洛模拟的优化
所谓方差缩减,就是通过一定的抽样方式来减小模拟结果的方差,从而提高精度。首先介绍的是对偶变量技巧:即在每一次模拟抽样时,除了计算抽出的样本值,同时计算其相反值,再对二者得出的结果取平均,这样可以一定程度上提高模拟的精度。新湖瑞丰表示,这种方法使用起来较为简便,但是效果取决于样本及其对偶变量产生的结果直接的相...
普林斯顿大学王梦迪:从基础理论到通用算法,看见更大的AI世界观
王梦迪与叶荫宇等人合作,结合经典的价值迭代算法,以及样本与方差缩减技巧,首次提出了能基于样本精确解决MDP的最优快速收敛算法,将马尔可夫决策链中的计算复杂度与样本复杂度做到了最优。他们的一系列工作(如“Near-OptimalTimeandSampleComplexitiesforSolvingMarkovDecisionProcesseswithaGenerativeModel”)...
NIPS 2018 腾讯 AI Lab 入选 20 篇论文,含 2 篇 Spotlight
研究者还发展了该方法的一种方差减小的变种,在强凸条件下可以证明它具有线性收敛性。研究者使用logistic损失函数进行了求解分类问题的数值实验,结果表明新方法在高维问题上的收敛速度优于SGD、SVRG、SAGA等经典算法。每次迭代成本为O(1)的随机原始-对偶方法(SPD1)使用了方差缩减的SPD118.方差缩减的...
数据挖掘图书:应用随机过程:概率模型导论(第10版) [平装] | 互联...
11.5.2模拟二维泊松过程11.6方差缩减技术11.6.1对偶变量的应用11.6.2通过取条件缩减方差11.6.3控制变量11.6.4重要抽样11.7确定运行的次数11.8马尔可夫链的平稳分布的生成11.8.1过去耦合法11.8.2另一种方法习题参考文献附录带星号习题的解索引文摘版权页:插图:购买...
机器学习与应用专场:AIS预讲会全程干货分享
针对第一个问题的解决办法是用集成学习方法。针对第二个问题最典型的解决方法是在训练过程中引入探索的机制。考虑到以上两点,我们决定使用知识蒸馏的手段把这两个问题一次性都解决。我们用不同的处置方法训练了M个模型,用平均化的输出作为最后的模型输出。就可以直接从这个模型的输出,把知识蒸馏用在上面。因为已经...