ABSTRACT är ett papper som föreslår en modell för bedömningsförutsägelseuppgiften i rekommendationssystem som till stor del överträffar tidigare toppmoderna modeller på en tidsuppdelad Net ix datauppsättning. Vår modell är baserad på djup autoencoder med 6 lager och är tränad end-to-end utan lagervis förträning. Vi visar empiriskt att: a) djup autoencoder modeller generalisera mycket vara er än de ytliga, b) icke-linjär aktivering funktioner med negativa delar är avgörande för utbildning djupa modeller, och c) tung användning av legalisering tekniker såsom avhopp är nödvändigt för att förhindra överdrift. Vi föreslår också en ny träningsalgoritm baserad på iterativ produktion återmatning för att övervinna naturlig sparseness av samarbete ltering. Den nya algoritmen påskyndar utbildningen avsevärt och förbättrar modellens prestanda. Vår kod finns tillgänglig på h ps://github.com/NVIDIA/DeepRecommender.
Dessutom har DAE på ett effektivt sätt visats för bedömningsprognoser i rekommendationssystem REF.
Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}