RankNetを実装してランキング学習 - Qiitaはじめに ニューラルネットワークでランキング学習するRankNet1の論文を読み、実装しました。 古い論文ですがアイデアがシンプルでわかりやすく、実装も比較的簡単です。 コードはGitHubにあります。 ランキング学習は、データ同士の相対的な順序関係を学習するための方法です。 身近な例だと検索結果の順位付けなどに使われています。 ランキング学習をしたい状況では多くの場合、すべてのデータの絶対的なランキングに関する情報はありません。 そのため、RankNetではランダムに2つのデータをサンプリングし、それらの間の相対的な順序関係を学習します。（任意の2つのデータの順序関係は分かるものとします） これを繰り返すことで最終的には全体的にも整合の取れた順序関係が獲得されます。 RankNetでは、データを入力すると1つの実数を出力する構造のネットワークを使います。 つまり、データの集合を${\ca
