[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。エンジニアのいもす (今城 健太郎) です。現在、投資ファンドを作るため金融時系列の予測モデルの研究開発を行っています。その予測モデルについて、PFN の今城健太郎・南賢太郎・伊藤克哉と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した論文が、人工知能分野における世界トップクラスの国際会議である AAAI 2021 に採択されました。 今回採択された論文 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors では、深層学習を用いたポートフォリオ最適化を、様々な金融時系列の性質を帰納バイアスとして導入することで改善する手法を提案しました。本記事では、深層学習のモデル設計という観点でどのような面白さがあるかに触れつつ、採択論文について簡単に紹介します。 はじめに: 帰納バイ
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VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
Modern recommender systems model people and items by discovering or `teasing apart' the underlying dimensions that encode the properties of items and users' preferences toward them. Critically, such dimensions are uncovered based on user feedback, often in implicit form (such as purchase histories, browsing logs, etc.); in addition, some recommender systems make use of side information, such as pr
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Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation | Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
