Altiora Petamus

Abstact 증권 거래 전략은 투자 회사들에게 중요한 역할을 한다. 하지만 복잡하고 역동적인 주식 시장에서 최적의 전략을 얻는 것은 어렵다. 이 논문에서는 주식거래를 최적화하기 위한 심층 강화 학습의 잠재력을 탐구한다. 30개의 종목을 기반으로 실험되었으며 일일 가격은 훈련과 거래 시장 환경으로 사용된다 . 심층 강화 학습 agent를 훈련시키고 적응적인 거래전략을 얻는다. 이 agent는 Dow Jones Industrial Average 와 traditional min-variance portfolio allocation strategy에 비교되어 평가된다. 제안된 심층 강화 학습 접근 방식은 급격한(분명한) 비율과 누적 수익 모두에서 두 가지 기준을 능가하는 것으로 나타났다.

abstract 기존의 text-to-image 접근방식은 description의 의미를 대략적으로 반영을 했지만 세세한 정보는 포함하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 text descriptions의 조건에 따라 256x256이미지를 생성하기 위해 Stacked Generative Adversarial Networks (StackGAN)을 제안한다. 1. GAN은 주어진 text description을 기반으로 기초적인 shape와 color를 스케치하여 저해상도 이미지를 생성한다. 2. 위 단계의 결과 및 text descriptions를 입력으로 사용하고 사진의 사실적 세부정보로 고해상도 이미지를 생성한다. ( 1단계의 결과의 결함을 수정하고 개선하여 세부사항을 추가할 수 있다. ) 합성된 이미지의..