研究论文：探讨机器学习的模型与算法

这本教科书介绍了机器学习中使用的数学模型和算法，涵盖监督学习和无监督学习以及强化学习：在监督学习中，我们介绍了集成模型、人工神经网络、深度神经网络、循环神经网络和关联储层计算，而在无监督学习，我们提出了径向基函数（RBF）、循环 RBF 网络等。 在这两种情况下，我们都给出了混沌序列预测和金融时间序列的示例。 然后我们介绍学习理论，并在神经网络和循环神经网络的情况下形式化监督学习。 我们提出统计推理和图论以引入概率网络，例如生成模型、随机图、图模型和复杂网络。 我们讨论了序列数据的建模及其在自然语言 (NL) 中序列到序列学习中的应用。 我们介绍了 Transformer 模型并讨论了语言理解和语言生成中的预训练技术。 使用随机控制理论和动态规划，我们介绍了时间差分 (TD) 学习及其扩展，讨论了深度 BSDE，介绍了强化学习 (RL) 和深度 RL，详细介绍了用于学习最佳策略的各种算法。 然后，我们介绍了约束优化和全局搜索优化，并讨论了使用机器学习解决一些连续和离散优化问题。 最后，我们将监督学习和强化学习应用于期权价格的定价和对冲。