April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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226
10
章 制限付きボルツマンマシンを用いた推薦システム
10.4
行列分解
RBM
を用いた推薦システムを構築する前に、今日最も成功しており、広く用いられている手法であ
る行列分解（
matrix factorization
）を用いた推薦システムを構築してみよう。行列分解は、ユーザとア
イテムからなる行列を、
2
つの低次元行列に分解する。ユーザとアイテムは、より低次元の潜在変数空
間（
latent space
）で表現されることになる。
m
ユーザ、
n
アイテムからなるユーザとアイテムの行列を
R
とする。行列分解を行うと、低次元の行
列
H
と
W
が生成される。
H
は
m
ユーザ×
k
潜在因子の行列で、
W
は
k
潜在因子×
n
アイテムの行列だ。
格付け行列は、次の行列積で計算される。
R
＝
HW
潜在因子
k
の数がモデルの容量を決定する。
k
が大きければモデルの容量も大きくなる。
k
を大きく
すると、個々のユーザに対して特化した格付け予測を行えるようになるが、大きくしすぎるとデータに
対して過剰適合することになる。
このようなことは、読者にはもうわかっていることだろうが、行列分解はユーザとアイテムに関する
表現を学習し、新しく学習した表現に基づいて予想を行う。
10.4.1
潜在因子が
1
の場合
まずは、最も単純な形の行列分解、つまり潜在因子が
1
の場合から試してみよう。ここでは、
Keras
を用いて行列分解を行う。
まず、計算グラフを定義しよう。入力は、ユーザを表す
1
次元ベクトルと映画表す
1
次元ベクトルだ。
これらをそれぞれ潜在空間に埋め込み、ユーザ埋め込 ...
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.