Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Fang, Shuixin"'
In this paper, we propose an efficient derivative-free version of a martingale neural network SOC-MartNet proposed in Cai et al. [2] for solving high-dimensional Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations and stochastic optimal control problems (SOCPs)
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.14395
In this paper, we propose a martingale-based neural network, SOC-MartNet, for solving high-dimensional Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations where no explicit expression is needed for the infimum of the Hamiltonian, \inf_{u \in U} H(t,x,u, z,p), an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.03169
We are interested in renewable estimations and algorithms for nonparametric models with streaming data. In our method, the nonparametric function of interest is expressed through a functional depending on a weight function and a conditional distribut
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.12739
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Statistics & Computing; Feb2024, Vol. 34 Issue 1, p1-24, 24p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.