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一种针对信息半对称下多方博弈的神经网络强化学习方法
1
作者
段行健
曹然
《通讯世界》
2021年第3期219-220,共2页
本文尝试基于深度神经网络的强化学习方法研究,探寻商业银行风险定价的最优策略,针对信息半对称下多方博弈情形提出几点应对策略,有效提升商业银行风险定价水平和竞争力,以期为相关人员提供参考。
关键词
深度强化学习
信息半对称下多方博弈
沙盘风控仿真模拟
金融风险
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职称材料
题名
一种针对信息半对称下多方博弈的神经网络强化学习方法
1
作者
段行健
曹然
机构
北京逸风金科软件有限公司
出处
《通讯世界》
2021年第3期219-220,共2页
文摘
本文尝试基于深度神经网络的强化学习方法研究,探寻商业银行风险定价的最优策略,针对信息半对称下多方博弈情形提出几点应对策略,有效提升商业银行风险定价水平和竞争力,以期为相关人员提供参考。
关键词
深度强化学习
信息半对称下多方博弈
沙盘风控仿真模拟
金融风险
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
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作者
出处
发文年
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1
一种针对信息半对称下多方博弈的神经网络强化学习方法
段行健
曹然
《通讯世界》
2021
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