고차원 포물선 편미분 방정식을 해결하기 위한 딥 샷건 방법

딥 러닝의 최근 발전은 전방-후방 확률 미분 방정식(FBSDE) 공식화를 통해 고차원 공간에서 포물선 편미분 방정식(PDE)을 해결하는 것을 가능하게 합니다. 대부분의 기존 방법을 구현하려면 정확성을 보장하기 위해 작은 시간 이산화 단계 크기로 확률 프로세스의 여러 경로를 시뮬레이션해야 하므로 성능이 제한됩니다. 특히 큰 시간 간격에서 해결할 때 더욱 그렇습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 전체 경로를 사용하지 않고 데이터 분포만 활용하는 딥 '샷건 방법'을 제안합니다. 차원이 최대 10000에 이르는 예제를 포함한 수치 결과는 제안된 샷건 방법이 성능과 정확성 모두에서 경쟁력이 있음을 보여줍니다.