AITOP
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
全部博客资讯推文论文
全部模型产品行业论文技巧
标签：随机卷积特征×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月4日
11:31
11:31arXiv cs.LG@Konrad J. Mueller, Nikita Zozoulenko, Ben Wood, Thomas Cass, Lukas Gonon
精选
金融时间序列生成面临训练数据稀缺（通常只有一条历史路径）的挑战，导致对抗训练容易过拟合。现有方法通过匹配路径签名特征来训练生成器，但签名特征在有限截断深度下无法捕捉关键时间序列属性。本文提出SOCK（软竞争核），一种完全可微的随机卷积特征映射，能够有效监督生成模型。实验表明，基于SOCK特征匹配训练的生成器在多个小样本金融数据集上持续优于签名和扩散基线方法。此外，SOCK在双样本假设检验和时间序列分类任务中也匹配或超越了现有无监督特征映射。
论文时间序列生成金融数据随机卷积特征SOCK小样本学习
推荐理由：金融时间序列生成终于有了一个可微的随机卷积特征方案，做量化分析或金融建模的团队可以直接用SOCK替代签名特征，小样本场景下效果更好。
原文