Financial markets and more generally macro-economic models involve a large number of individuals interacting through variables such as prices resulting from the aggregate behavior of all the agents. Mean field games have been introduced to study Nash equilibria for such problems in the limit when the number of players is infinite. The theory has been extensively developed in the past decade, using both analytical and probabilistic tools, and a wide range of applications have been discovered, from economics to crowd motion. More recently the interaction with machine learning has attracted a growing interest. This aspect is particularly relevant to solve very large games with complex structures, in high dimension or with common sources of randomness. In this chapter, we review the literature on the interplay between mean field games and deep learning, with a focus on three families of methods. A special emphasis is given to financial applications.


翻译:金融市场和更广泛的宏观经济模式涉及大量个人,他们通过各种变数进行互动,如所有代理人的合计行为所产生的价格等。在玩家人数无限的限度内,引入了模拟野外游戏来研究纳什的平衡性。在过去十年里,该理论得到了广泛发展,使用了分析工具和概率工具,并发现了从经济学到人群运动的广泛应用。最近,与机器学习的互动引起了越来越多的兴趣。这个方面对于用复杂结构、高维度或共同随机性来源解决非常大型的游戏尤为重要。在本章中,我们审查了关于中等野外游戏和深层次学习之间相互作用的文献,重点是三种方法的组合。特别强调了金融应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CMU】最新深度学习课程, Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月12日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
【CMU】最新深度学习课程, Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【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
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员