EV-GAN: Simulation of extreme events with ReLU neural networks - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

EV-GAN: Simulation of extreme events with ReLU neural networks

Domaines

Statistiques [math.ST]
evgan_ecosta22_AlloucheGobetGirard-1.pdf (1.51 Mo) Télécharger le fichier
Format Présentation
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Stephane Girard  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03689703

Soumis le : mardi 7 juin 2022-14:45:18

Dernière modification le : mardi 3 décembre 2024-15:14:03

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-03689703 , version 1 (07-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03689703 , version 1

Citer

Michaël Allouche, Stéphane Girard, Emmanuel Gobet. EV-GAN: Simulation of extreme events with ReLU neural networks. EcoSta 2022 - 5th International Conference on Econometrics and Statistics, Jun 2022, Kyoto, Japan. ⟨hal-03689703⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

X UGA CNRS INRIA INSMI X-CMAP X-DEP-MATHA LJK LJK_PS CMAP INRIA2 IP_PARIS LJK-PS-STATIFY ANR
76 Consultations
27 Téléchargements

Partager

More