arXiv stat.ML· Daniel S. Han, Vaishnavi Ananthanarayanan, Matthew J. Simpson·· 19 天前AI 评分28
用于推断分数布朗运动参数的最大似然法、神经网络与后验均值
Maximum likelihood, neural networks and posterior mean for inferring fractional Brownian motion parameters
AI 导读
研究人员通过最大似然估计（MLE）、神经网络与后验均值联合推断分数布朗运动的 Hurst 指数 $H$ 和广义扩散系数 $D_H$。平方误差损失训练的神经网络近似了 $H$ 的后验均值，结合 $D_H$ 的剖面似然估计，除 $H$ 接近 0 和 1 外均取得最低均方根误差。
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