Este livro integra a investiga o sobre o risco financeiro das empresas com a tecnologia de redes neuronais gr ficas (GNN) para enfrentar os desafios da an lise de dados financeiros complexos e as interliga es entre empresas. Explora tr s reas-chave: 1. Representa o din mica de gr ficos: Prop e-se um quadro para a aprendizagem de representa es gr ficas din micas com base em pap is estruturais, capturando a evolu o temporal e as depend ncias topol gicas globais, marcando a primeira utiliza o da aprendizagem recorrente neste contexto: Um algoritmo GNN duplo introduzido para modelar as rela es din micas e complexas entre empresas e os efeitos de transbordamento de impulso, oferecendo uma nova abordagem para analisar o seu impacto na volatilidade do mercado de valores mobili rios.3. Interpretabilidade do risco financeiro: Para ultrapassar a natureza de caixa negra dos modelos de aprendizagem profunda, desenvolvida uma estrutura GNN heterog nea para gerar subgrafos de provas que revelam factores internos e externos que afectam o risco financeiro das empresas, aumentando a transpar ncia do modelo. Os resultados experimentais validam os m todos propostos, mostrando melhorias em v rias tarefas, ao mesmo tempo que aumentam significativamente a interpretabilidade do modelo com tempos de infer ncia mais r pidos.
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