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「Financial Statement Analysis with Large Language Models」の要約

1. 概論 　この研究は、大規模言語モデル（GPT-4）が財務諸表分析においてプロのアナリストに匹敵するかどうかを検討することを目的としています。GPT-4はテキスト生成能力に優れ、多くのタスクで高いパフォーマンスを発揮していますが、数値データを扱う財務分析でも同様の性能を発揮できるかを探ることが本研究の焦点です。財務諸表分析は、企業の財務状況を把握し、将来のパフォーマンスを予測するための重要な手段であり、これまで主にプロのアナリストが行ってきました。大規模言語モデルがこの

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    • 「KAN: Kolmogorov-Arnold Networks」の要約

      概要　KAN（Kolmogorov-Arnold Networks）は、多層パーセプトロン（MLP）に代わる有望な選択肢として提案されています。MLPがノードに固定された活性化関数を持つのに対し、KANはエッジに学習可能な活性化関数を持ちます。KANは線形重みを持たず、その代わりに各重みがスプラインとしてパラメータ化された一変数関数に置き換えられています。このシンプルな変更により、KANは精度と解釈性の面でMLPを上回ります。 KANとMLPの違いMLPについて 　MLP

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    「Financial Statement Analysis with Large Language Models」の要約

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