Isbn: 9786136345697 - prédiction du risque d'entreprise et recherche d'interprétabilité basées sur les gnns (11 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Prédiction du risque d'entreprise et recherche d'interprétabilité basées sur les GNNs | Huaming Du | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786136345697 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 96 pp. Französisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre intègre la recherche sur les risques financiers des entreprises à la technologie des réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour relever les défis de l'analyse des données financières complexes et des interconnexions entre les entreprises. Il explore trois domaines clés : 1. Représentation dynamique des graphes : Un cadre pour l'apprentissage de représentations graphiques dynamiques basées sur les rôles structurels est proposé, capturant l'évolution temporelle et les dépendances topologiques globales, marquant la première utilisation de l'apprentissage récurrent dans ce contexte.2. les effets de débordement du momentum : Un algorithme GNN dual est introduit pour modéliser les relations interentreprises dynamiques et complexes et les effets de débordement, offrant une nouvelle approche pour analyser leur impact sur la volatilité du marché des valeurs mobilières. 3. Interprétabilité du risque financier : Pour surmonter la nature de boîte noire des modèles d'apprentissage profond, un cadre GNN hétérogène est développé pour générer des sous-graphes de preuves qui révèlent les facteurs internes et externes affectant le risque financier de l'entreprise, améliorant ainsi la transparence du modèle.…

Paperback. Zustand: new. Paperback. Ce livre integre la recherche sur les risques financiers des entreprises a la technologie des reseaux neuronaux graphiques (GNN) pour relever les defis de l'analyse des donnees financieres complexes et des interconnexions entre les entreprises. Il explore trois domaines cles: 1. Representation dynamique des graphes: Un cadre pour l'apprentissage de representations graphiques dynamiques basees sur les roles structurels est propose, capturant l'evolution temporelle et les dependances topologiques globales, marquant la premiere utilisation de l'apprentissage recurrent dans ce contexte.2. les effets de debordement du momentum: Un algorithme GNN dual est introduit pour modeliser les relations interentreprises dynamiques et complexes et les effets de debordement, offrant une nouvelle approche pour analyser leur impact sur la volatilite du marche des valeurs mobilieres. 3. Interpretabilite du risque financier: Pour surmonter la nature de boite noire des modeles d'apprentissage profond, un cadre GNN heterogene est developpe pour generer des sous-graphes de preuves qui revelent les facteurs internes et externes affectant le risque financier de l'entreprise, ameliorant ainsi la transparence du modele. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre intègre la recherche sur les risques financiers des entreprises à la technologie des réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour relever les défis de l'analyse des données financières complexes et des interconnexions entre les entreprises. Il explore trois domaines clés : 1. Représentation dynamique des graphes : Un cadre pour l'apprentissage de représentations graphiques dynamiques basées sur les rôles structurels est proposé, capturant l'évolution temporelle et les dépendances topologiques globales, marquant la première utilisation de l'apprentissage récurrent dans ce contexte.2. les effets de débordement du momentum : Un algorithme GNN dual est introduit pour modéliser les relations interentreprises dynamiques et complexes et les effets de débordement, offrant une nouvelle approche pour analyser leur impact sur la volatilité du marché des valeurs mobilières. 3. Interprétabilité du risque financier : Pour surmonter la nature de boîte noire des modèles d'apprentissage profond, un cadre GNN hétérogène est développé pour générer des sous-graphes de preuves qui révèlent les facteurs internes et externes affectant le risque financier de l'entreprise, améliorant ainsi la transparence du modèle.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 96 pp. Französisch.…

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