5. Deep Learning 도입

Neural Matrix Factorization(NMF)

    - Neural Collaborative Filtering 논문의 최종 모델

    - 기존 Matrix Factorization을 일반화한 모델(GMF)과 Neural Collaborative Filtering을 합친 형태

 

MF : R=PQ(흡사 SVD)

    - GMF(Generalized Matrix Factorization)은 P,Q element-wise 연산

 

 

AutoEncoder

    - input과 output이 같아지도록 encoder, decoder를 학습하는 방법.

    - 즉 x가 잘 축약될 수 있도록 encoder를 학습한다고 볼 수 있음.

 

 

Wide&Deep Network

    - Memorization module + Generalization Module

Memorization module  : 학습 데이터에 없는 패턴은 잘 알지 못하는 문제점을 해결.

Generalization module : 학습 데이터에 없거나 드물게 발생하는 케이스에도 적용 가능하게 일반화 하는 것.

 

 

Deep&Cross Network

    - sparse하고 feature가 많은 데이터에서 상관관계를 파악하는 것은 어려움.

    - Deep Learning에서 학습이 가능하긴 하지만 암시적으로 상관관계를 생성하므로 이를 조금 더 명시적으로 표기.