Factorization Machines1 [논문리뷰] Factorization Machines Abstract Factorization Machines은 SVM과 마찬가지로 feature vector의 실제값으로 예측을 하지만, 인수분해된 파라미터 값을 사용하여 모든 변수와 상호작용을 한다. 따라서 엄청 큰 sparse한 데이터 셋은 SVM으로 예측을 실패할 수 있지만 FM으로는 가능하다. FM 모델은 선형시간(시간복잡도)내에서 계산되어 최적화를 할 수 있다. 특히 비선형 SVM에서 dual form으로 변형한 계산이 필요 없다. 반면에 matrix factorization, 병렬 요인 분석 또는 SVD++, PITF, FPMC와 같이 특수화된 모델도 있다. 그러나 이러한 모델은 특수한 데이터에만 적용할 수 있으며 각 태스크별로 알고리즘 최적화를 진행해야 한다. 그러나 FM은 feature vec.. 2021. 8. 30. 이전 1 다음 반응형
