Solving high-dimensional Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs using neural networks: perspectives from the theory of controlled diffusions and measures on path space
von Nikolas Nüsken, Lorenz Richter
Jahr:
2020
Publikation:
eprint arXiv:2005.05409
Abstrakt:
Optimal control of diffusion processes is intimately connected to the problem of solving certain Hamilton-Jacobi-Bellman equations. Building on recent machine learning inspired approaches towards high-dimensional PDEs, we investigate the potential of iterative diffusion optimisation techniques.
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Brief introduction of the dida co-author(s) and relevance for dida's ML developments.
Dr. Lorenz Richter
Aus der Stochastik und Numerik kommend (FU Berlin), beschäftigt sich der Mathematiker seit einigen Jahren mit Deep-Learning-Algorithmen. Neben seinem Faible für die Theorie hat er in den letzten 10 Jahren diverse Data Science-Probleme praktisch gelöst. Lorenz leitet das Machine-Learning-Team.