摘要
本发明提供了一种基于多视野自注意力机制的信贷风险预测方法,具有这样的特征,信贷风险预测模型包括:特征编码模块用于生成各类特征的编码向量;特征聚类模块用于计算各类特征的互信息向量聚类,划分得到多个分视野特征集;分视野自注意力模块用于通过自注意力对各个分视野特征集进行处理,得到分视野自注意力表示矩阵;合视野自注意力模块用于对所有特征对应的编码向量进行自注意力处理,得到合视野自注意力表示矩阵;输出模块用于根据分视野自注意力表示矩阵和合视野自注意力表示矩阵,得到最终预测概率值作为信贷风险预测结果。总之,本方法能够生成更加准确的信贷风险预测记结果。
技术关键词
视野
离散特征
连续特征
注意力机制
概率分布函数
编码向量
矩阵
聚类
表达式
拼接单元
编码模块
输出模块
多类特征
残差网络
参数
算法
数据
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多元预测模型
注意力机制
水体
时间序列预测模型
数据
智能识别方法
局部空间特征
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双向长短期记忆网络
环境智能监测装置
水面漂浮物
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