技術(shù)特征：

1.一種基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法，其特征在于：

9.一種基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測裝置，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于自注意力集成自動多視野的信貸違約預(yù)測方法及裝置，其中，基于離散連接性和正負相關(guān)性將用于模型訓(xùn)練的金融數(shù)據(jù)的特征自動劃分為四個特征組，省去了費時的人工標注環(huán)節(jié)，且這種劃分方式使得相同或類似的特征得以聚集，使得相異的特征得以區(qū)分，從而在信息組織層面上實現(xiàn)了更高的效率；采用基于自注意力機制的堆疊網(wǎng)絡(luò)模型，該模型運用先進的自注意力機制，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更加準確地識別和理解數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，進一步，通過基于自注意力機制的堆疊泛化學(xué)習(xí)，能夠有效集成來自不同視野的信息，并從中學(xué)習(xí)集成機制，該集成機制能夠?qū)⒉煌幕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所做出的預(yù)測結(jié)合起來，使得預(yù)測結(jié)果的準確度和魯棒性得以大幅提升。

技術(shù)研發(fā)人員：吳杰,譚言丹
受保護的技術(shù)使用者：復(fù)旦大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9