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トイタスク実験設定
● 各軸がN次元であるm軸テンソルを上式の正規分布から生成(rはランク)
○ m=2, N=100, r=1であれば、それぞれ 100要素を持つ2個のベクトル(ユーザーベクトルとアイテムベク
トル)をr=1に低ランク近似する問題と考えることができる
○ m=2であればMatrix Factorizationで、軸を増やして(例えば時間情報を追加して) m=3とすれば
Tensor Factorizationで解ける問題になる
● 中間層1層のDNNを考えて、行列分解手法の結果を再現するか確認
○ 目的関数はMSE、OptimizerはAdagrad、再現の評価はピアソンの積率相関
○ 中間層のユニット数は 1-100まで様々に変化