|
|
|
|
|
|
|
|
Év szerint | Hónap szerint | Ugrás a hónaphoz | |
|
|
T. Szabó Tamás (Morgan Stanley): Varianciacsökkentés Monte-Carlo szimulációkban és az EM módszer |
|
|
|
|
Kedd, 19. November 2019, 12:00 - 14:00
|
|
Absztrakt: Az előadás első részében Monte-Carlo szimulációk varianciacsökkentő módszereiről fogok beszélni. A Monte-Carlo szimulációk fontos szerepet töltenek be a pénzügyi alkalmazásokban, ahol az eloszlások (és a belőlük származó momentumok) ritkán számolhatók analitikusan. A konvergencia sebessége azonban problémákat okozhat, és jelentős hardverköltségekhez vezethet annak érdekében, hogy a számolások üzleti szempontból is elfogadható idő alatt lefussanak. A varianciacsökkentésre, vagyis végső soron a konvergenciasebesség növelésére alkalmazott módszerek közül mutatok be néhányat, amelyek részben aszimuláció alapját adó véletlen számok célzott generálását írják elő, részben pedig a szimulációk közül választják ki dinamikusan a végeredmény szempontjából lényegeseket, megtakarítva ezzel a lényegtelen alternatívák számításigényét.
A második részben az expectation-maximization (EM) módszerről fogok beszélni, amely fontos szerepet játszik mind lineáris állapottér-modellek becslésében, mind pedig bizonyos gépi tanulási módszerekben. A lineáris állapottér-modell terminológiáját használva a módszer lényegében a Kálmán-szűrés kiterjesztése arra az esetre, amikor a folyamat paraméterei (részben) ismeretlenek, és egy iteratív algoritmust ad, amellyel bizonyos feltételek mellett megtalálható a likelihood-függvény egy lokális maximuma. |
|
Hely : Szeged, Aradi vértanúk tere 1., Riesz terem |
Vissza
JEvents v3.1.8 Stable
Copyright © 2006-2013
Esemény exportálása 