Data kommer ofta i form av en array eller matris. Matrix factorization tekniker försöker återställa saknade eller skadade poster genom att anta att matrisen kan skrivas som produkten av två låg-rankade matriser. Med andra ord, matris factorization approximerar poster i matrisen genom en enkel, fast funktion-namely, den inre produkt-verkande på latent funktion vektorer för motsvarande rad och kolumn. Här överväger vi att ersätta den inre produkten med en godtycklig funktion som vi lär oss av data samtidigt som vi lär oss de latenta vektorerna. I synnerhet ersätter vi den inre produkten med ett multi-lager feed-forward neurala nätverk, och lära sig genom att växla mellan optimera nätverket för fasta latenta funktioner, och optimera latenta funktioner för ett fast nätverk. Den resulterande tillvägagångssätt-som vi kallar neurala nätverk matris factorization eller NNF, för shortdominerar standard låg-ranking tekniker på en svit av riktmärken men domineras av några nya förslag som drar nytta av grafen funktioner. Med tanke på det stora utbudet av arkitekturer, aktiveringsfunktioner, regularizers och optimeringstekniker som skulle kunna användas inom ramen för NNMF, verkar det troligt att den verkliga potentialen i metoden ännu inte har uppnåtts.
Neural nätverk matris factorization (NMF) REF förlänger MF-metoden genom att passera latenta användar- och objektfunktioner genom en feed forward neural network.
Neural Network Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}