協調フィルタリングのための生成敵対ネットワークの評価研究【JST・京大機械翻訳】

Maurera Fernando Benjamin Perez; Dacrema Maurizio Ferrari; Cremonesi Paolo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211969490795 整理番号：22P0024052

協調フィルタリングのための生成敵対ネットワークの評価研究【JST・京大機械翻訳】

An Evaluation Study of Generative Adversarial Networks for Collaborative Filtering

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究ではCFGANの再現性を調べた。CFGANとそのモデルファミリー(TagRec,MTPR,CRGAN)は,以前の相互作用を用いて,トップN推薦に対する選好の個別化および偽物的ランキングを生成することを学習する。本研究は,元の論文で発表された結果を成功裏に再現し,CFGANフレームワークと元の評価で用いたモデルの間の特定の差異の影響を論じた。ランダム雑音の不在と条件ベクトルとしての実ユーザプロファイルの使用は,出力ベクトルが入力ベクトルと同一である縮退解を学習する傾向がある,従って,単純な自動符号器として本質的に振舞う。さらに,本研究は,CFGANを単純でよく知られた適切に最適化したベースラインの選択に対してCFGANを比較する実験解析をさらに拡張し,CFGANは,その高い計算コストにもかかわらず,それらに対して一貫して競合しないことを観察した。これらの解析の再現性を確保するために,本研究は実験方法論を記述し,すべてのデータセットとソースコードを公開する。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , ニューロコンピュータ , 数値計算

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