会员服务
Learning · Integration · Agent · 深度学习 · 论文 ·
2023 年 9 月 19 日
PAMS: Platform for Artificial Market Simulations
翻译：暂无翻译
Masanori Hirano,Ryosuke Takata,Kiyoshi Izumi
Masanori Hirano,Ryosuke Takata,Kiyoshi Izumi
from arxiv, 7pages

This paper presents a new artificial market simulation platform, PAMS: Platform for Artificial Market Simulations. PAMS is developed as a Python-based simulator that is easily integrated with deep learning and enabling various simulation that requires easy users' modification. In this paper, we demonstrate PAMS effectiveness through a study using agents predicting future prices by deep learning.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
NOIR: Neural Signal Operated Intelligent Robots for Everyday Activities
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
OpenGSL: A Comprehensive Benchmark for Graph Structure Learning
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月1日
MetaGrad: Adaptive Gradient Quantization with Hypernetworks
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月1日
SAMAug: Point Prompt Augmentation for Segment Anything Model
Arxiv
1+阅读 · 2023年10月31日
Fast and Succinct Population Protocols for Presburger Arithmetic
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月30日
Lifelong Embedding Learning and Transfer for Growing Knowledge Graphs
Arxiv
15+阅读 · 2022年11月29日
Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking
Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月29日
HONE: Higher-Order Network Embeddings
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
CommanderSong: A Systematic Approach for Practical Adversarial Voice Recognition
Arxiv
14+阅读 · 2018年1月24日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Learning
Integration
Agent
深度学习
论文
相关VIP内容
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
【CVPR 2022】一种无需使用负样本的自监督学习方法，Self-Supervised Predictive Learning: A Negative-Free Method for Sound Source Localization in Visual Scenes
专知会员服务
14+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
NOIR: Neural Signal Operated Intelligent Robots for Everyday Activities
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box Optimization
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月2日
OpenGSL: A Comprehensive Benchmark for Graph Structure Learning
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月1日
MetaGrad: Adaptive Gradient Quantization with Hypernetworks
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月1日
SAMAug: Point Prompt Augmentation for Segment Anything Model
Arxiv
1+阅读 · 2023年10月31日
Fast and Succinct Population Protocols for Presburger Arithmetic
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月30日
Lifelong Embedding Learning and Transfer for Growing Knowledge Graphs
Arxiv
15+阅读 · 2022年11月29日
Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking
Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月29日
HONE: Higher-Order Network Embeddings
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
CommanderSong: A Systematic Approach for Practical Adversarial Voice Recognition
Arxiv
14+阅读 · 2018年1月24日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top