DTD-VAE：用于信用风险预测的解耦时间依赖 VAE

研究提出 DTD-VAE，在传统 VAE 基础上解耦时间依赖，将信用风险相关特征与客户历史偏好区分开。其特征推断模块用自回归时间依赖学习机制捕捉隐变量间的时间依赖，特征生成模块用逐元素门控为专家模型各维度分配独立权重。在六个真实数据集上，ROC-AUC 提升 3.2%-4.86%，Accuracy Ratio 提升 6.41%-9.71%。