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본 논문에서는 Autoencoder에 기반한 새로운 CF 모델인 AutoRec을 제안하였다. AutoRec은 기존의 Neural Network 에 비해 representational 하고 computational advantages가 있다고 주장하며, 현재의 SOTA(State-of-the-Art) 성능에 도달하는 것을 입증했다. 그럼 이제 AutoRec이 어떤 모델인지 살펴보자. AutoRec Model 평점 기반 CF(Collaborative Filtering)에서는 사용자의 수는 $m$, 아이템의 수는 $n$이라고 설정할 경우 사용자-아이템 간 상호작용을 표현하는 평점 행렬 $R$은 $R \in \mathbb{R}^{m \times n}$가 되며, 사용자 $u$는 $u \in U = \{1,...,..

Restricted Boltzmann Machines(RBM)은 제한된 볼츠만 머신이라는 뜻이다. RBM은 Generative Model이라고도 부른다. 일반적으로 DNN, CNN, LSTM 등과 같은 Deterministic Model 과는 다른 방식의 접근 방법이다. 우리가 일반적으로 사용하는 Deterministic Model은 loss function을 '지표'로 활용해 오차를 줄이는 것을 목표로 하지만,Generative Model의 경우 확률밀도함수(probability density function; pdf)를 모델링하는 것을 목표로 삼는다. 이미지를 예로 들면 이미지를 생성할 때 눈, 코, 입 등의 다양한 부분을 생성한다고 가정하자. 그렇다면 눈의 모양은 동그라미일수록 확률값이 높을 것이다..