[RecSys] AutoRec: Auto-encoders with CF

Auto-Encoder Auto Encoder는 동일한 입, 출력 구조를 사용해 latent representation을 학습할 수 있는 비지도 학습모델이다. 그렇기 때문에 위의 그림에서 처럼 Encoder와 Decoder 구성되어 있으며 둘은 서로 대칭을 이루는 구조를 가지고 있다. 모델 학습은 일반적으로 RMSE를 최소화하는 방향으로 진행된다. 학습 후, Encoder와 Decoder는 각각 분리하여 다양하게 사용가능하다. Encoder는 저차원 Latent space로의 임베딩을 위해 사용될 수 있으며, Decoder는 생성모델 (generative model)로 사용 가능하다. 구조는 간단하지만 좋은 성능을 보이기 때문에, Auto encoder의 다양한 Variation 구조들이 Vision, ..

2023.06.11