Tocmai am postat lucrarea mea de sondaj "Deep Learning for Solving Economic Models" pe pagina mea web: În una sau două săptămâni, acesta va circula și ca document de lucru la NBER și CEPR. Totuși, am vrut să anunț deja oamenii, deoarece sunt destul de mulțumit de rezultat, în mare parte datorită unui feedback fantastic pe care l-am primit. După cum am susținut adesea, revoluția în curs de desfășurare în învățarea profundă transformă modul în care rezolvăm modelele economice de echilibru dinamic. În esență, rezolvarea unui model echivalează cu aproximarea funcțiilor țintă necunoscute (cum ar fi funcția de valoare a agenților, o regulă de decizie sau o funcție de cel mai bun răspuns). Învățarea profundă face frecvent o treabă fantastică în această sarcină. În lucrare, subliniez că acest succes nu este "magic", ci mai degrabă consecința directă a capacității învățării profunde de a descoperi reprezentări mai bune ale variabilelor relevante ale unui model (de exemplu, variabilele de stare). Straturile unei rețele neuronale transformă variabilele de intrare în reprezentări eficiente din punct de vedere informațional care pot fi aproximate mai ușor. Tom Sargent iubește să spună că găsirea statului este o artă. Învățarea profundă încearcă să automatizeze această artă cât mai mult posibil. Acesta este motivul pentru care, în multe cazuri, putem rezolva acum probleme de înaltă dimensiune care erau imposibil din punct de vedere computațional cu doar câțiva ani în urmă. Mai mult, structura rețelelor adânci concepute pentru rezolvarea acestor modele, în mare parte liniară, în afară de neliniaritatea încapsulată în funcția de activare, permite o paralelizare masivă. Documentul de sondaj este conceput pentru a începe de la zero. Publicul meu țintă este un student absolvent din primul an cu doar cunoștințe de bază despre metodele de soluție, sau chiar un student motivat. Aș aprecia foarte mult feedback-ul. Poți urmări argumentele pe tot parcursul? Există pași care rămân neclari? Am predat cursuri bazate pe acest material la Penn, Bank of Spain, Cambridge, BCE, Harvard, Johns Hopkins, Northwestern, Oxford, Princeton, UC Santa Barbara și Stanford, dar sunt mereu în căutare de ochi proaspeți care să sugereze îmbunătățiri. Toate pachetele de diapozitive, cu link-uri către cod, sunt disponibile aici: sub "Învățare automată pentru economiști". În cele din urmă, s-ar putea să folosesc această hârtie de sondaj și diapozitivele ca nucleu pentru ceva mai lung, dar mai întâi, trebuie să-mi curăț biroul de prea multe proiecte în desfășurare.