Graph neural network with self-attention and multi-task learning for credit default risk prediction
We propose a graph neural network with self-attention and multi-task learning (SaM-GNN) to leverage the advantages of deep learning for credit default risk prediction. Our approach incorporates two parallel tasks based on shared intermediate vectors for input vector reconstruction and credit default...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | LI, Zihao, WANG, Xianzhi, YAO, Lina, CHEN, Yakun, XU, Guandong, LIM, Ee-peng |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/7515 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/8518/viewcontent/_WISE_2022__SAGNN__Self_attention_Graph_Neural_Network_with_Multi_task_Learning_for_Credit_Risk_Prediction.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Credit default swaps and corporate innovation
بواسطة: Chang, Xin, وآخرون
منشور في: (2020) -
Feature division and fusion for multi-task dense prediction
بواسطة: Gao, Yuhan
منشور في: (2025) -
MultiGPrompt for multi-task pre-training and prompting on graphs
بواسطة: YU, Xingtong, وآخرون
منشور في: (2024) -
Essays on the information role of credit default swaps
بواسطة: CHENG, Hao
منشور في: (2018) -
What Explains Credit Default Swaps Bid-Ask Spread?
بواسطة: CHEN, Yaru
منشور في: (2007)