修士論文(武藤) の履歴(No.1)

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  • 1 (2023-12-22 (金) 10:44:19)
  • 2 (2024-01-20 (土) 16:39:27)
  • 3 (2024-02-10 (土) 19:38:58)
  • 4 (2024-02-11 (日) 20:17:27)
  • 5 (2024-02-13 (火) 10:34:30)
  • 6 (2024-02-14 (水) 15:14:14)
  • 7 (2024-03-12 (火) 01:16:29)

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武藤?

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1. はじめに 

1.1 背景 

1.2 目的 

1.3 本論文の概要 

2. 意思決定モデルにおける予測 

2.2 意思決定によるデータ遷移の例 

2.2 時系列データの予測 

2.3 強化学習 

3. 時系列遷移と逆強化学習 

3.1 オプション価格導出の理論 

偏微分方程式離散化スキーム 

標準相補性問題(LCP) 

3.2 オプショングラフ理論 

オプション評価関数 

オプション評価導出アルゴリズム 

3.3 逆強化学習による評価関数の推定 

NGnetを用いたActor-critic法 

*** 追加予定 [#hfecab7a] -確率微分方程式(オイラー・丸山法による数値解法) --確率微分に従わない実データを使うときにどう説明するか？ ** 3.3 評価関数の応用

4. 提案手法 

4.1 提案手法概要(フレームワークの説明) 

4.2 オプショングラフ理論とガウシアンミックスの組み込み 

数式的説明 

4.3 提案アルゴリズムの概要 

5. 実験結果並びに考察 

5.1 数値実験の概要 

5.2 実験結果と考察 

6. おわりに