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J-GLOBAL ID：201802269782245138   整理番号：18A1597572

行列完備化のための交互自己符号化器【JST・京大機械翻訳】

ALTERNATING AUTOENCODERS FOR MATRIX COMPLETION

著者 (3件)： Lee Kiwon (School of Electrical Engineering, KAIST, Korea) ,  Lee Yong H. (School of Electrical Engineering, KAIST, Korea) ,  Suh Changho (School of Electrical Engineering, KAIST, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DSW  ページ： 130-134  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは,推薦システムのための協調フィルタリング(CF)への応用により,マトリックス完成(MC)のためのオートエンコーダ(AEs)を考察した。与えられたスパースユーザアイテム評価行列に対して,Mと呼ばれるように,AEは行列因数分解を実行し,回復行列はユーザとアイテム特徴行列の積として表現されることを観測した。このようなAEは,ユーザとアイテム特徴行列を逐次的に推定する。すなわち,入力ベクトルとしてMの柱を用いるアイテムベースAE(i-ae)に対して,AE符号器は最初にアイテム特徴行列を推定し,次に復号器は符号器の出力に基づいてユーザ特徴行列を推定する。同様に,入力ベクトルとしてM~Tのカラムを用いるユーザベースAE(U-AE)は,最初にユーザ特徴行列を推定し,次にアイテム特徴行列を推定する。この逐次推定は,復号器が符号器の出力に依存するので,MC/CFの性能を劣化させることができる。MC/CF性能を強化するために,i-aeとU-AEの両方を採用し,それらを交互に使用する並列アルゴリズムである交互AEs(AAEs)を提案した。AAEを合成,MovieLens100kおよび1Mデータセットに適用した。結果は,AAEがすべての既存のMC/CF法より優れていることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 復号器 ,  *ベクトル ,  符号器 ,  並列アルゴリズム
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  協調フィルタリング ,  推奨システム ,  *自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 行列 ,  自己符号化器