
본 논문에서는 입력에 대해 볼록 함수를 생성하도록 설계된 새로운 유형의 신경망인 입력 볼록 신경망(ICNN)을 소개하고, 이를 옵션 가격 책정에 적용하여 그 효과성을 입증합니다.


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옵션 가격 책정에 적용된 새로운 입력 볼록 신경망



입력 볼록 신경망(ICNN)을 활용하여 모델 예측 제어(MPC) 문제에서 전역 최적 해를 달성하고, 기존 ICNN 아키텍처의 폭발적인 기울기 문제를 해결하며, 신경망 기반 MPC의 수렴 속도를 개선하는 새로운 입력 볼록 LSTM(ICLSTM) 모델을 제안한다.



입력 볼록 LSTM: 빠른 모델 예측 제어를 위한 볼록 접근법
