用于特征函数的生成式神经网络
机器学习
2024-09-17 v2 机器学习
统计方法学
摘要
我们提供了一种从（多元）特征函数进行模拟的仿真算法，该特征函数仅能以黑箱形式访问。该方法基于一个生成式神经网络，其损失函数利用了最大均值差异（Maximum-Mean-Discrepancy）度量的一种特定表示，以直接纳入目标特征函数。该算法具有普适性，即与维度无关，且不需要对所给特征函数做任何假设。此外，还推导了在最大均值差异度量下逼近质量的有限样本保证。通过一项仿真研究对该方法进行了说明。
引用
@article{arxiv.2401.04778,
title = {Generative neural networks for characteristic functions},
author = {Florian Brück},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.04778},
year = {2024}
}