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...
Ce livre intègre la recherche sur les risques financiers des entreprises à la technologie des réseaux neuronaux graphiques (GNN) pour relever les d...
Dieses Buch integriert die Finanzrisikoforschung von Unternehmen mit der Technologie der graphischen neuronalen Netze (GNN), um die Herausforderungen der Analyse komplexer Finanzdaten und der Verbindungen zwischen Unternehmen zu bewältigen. Es erforscht drei Schlüsselbereiche: 1. Dynamische Graphendarstellung: Es wird ein Rahmen für das Lernen dynamischer Graphenrepräsentationen auf der Grundlage struktureller Rollen vorgeschlagen, der die zeitliche Entwicklung und globale topologische Abhängigkeiten erfasst und damit die erste Anwendung des rekurrenten Lernens in diesem Kontext...
Dieses Buch integriert die Finanzrisikoforschung von Unternehmen mit der Technologie der graphischen neuronalen Netze (GNN), um die Herausforderungen ...
