협업필터링

[논문] 오토인코더 - Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering

논문 arxiv.org/pdf/1708.01715.pdf 코드 https://github.com/NVIDIA/DeepRecommender Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering 개인적 요약 인코더와 디코더를 사용하는 구조이다. 인코더와 디코더는 서로의 구조가 미러링 되어있다. 입력을 받으면 인코더를 거치며 차원을 줄여 z를 만든 후 z를 디코더에 넣어 다시 원복하는 과정을 거친다. 이 과정을 거치면 sparse하던 데이터가 dense하게 바뀌는 원리이다. 따라서 차원축소로도 볼 수 있다. f를 모델, 활성함수라고 했을 때 f(x) = y이다. 출력은 입력을 최대한 원상복귀해야 하기에 수식상 f(x) = x를 만족시켜야 하며 즉 f(y) = y를 ..