IRGAN (SIGIR 2017)→GraphGAN (AAAI 2018)→CFGAN (CIKM 2018) を読んで GAN による購買予測/協調フィルタリングを学ぶ - 糞糞糞ネット弁慶
CFGAN (CIKM 2018) を読もうと思ったら「そもそも発想としては IRGAN (SIGIR 2017) と GraphGAN (AAAI 2018) が先にあって……」と触れられていたので順に読むことにする． そもそもタイムラインで「CFGAN がはじめて商品推薦に GAN を使っていてすごい」という風潮で取り上げられていて，「2018年まで誰も思いついていないとかまさかそんな馬鹿な話があるわけないだろう」と思ったのがきっかけ． 結論から言うと 商品推薦に GAN を用いるのは CFGAN が初出ではなく IRGAN が初出であり， GraphGAN でも実現している CFGAN は IRGAN/GraphGAN における「真のデータを Generator がサンプリングしてしまうことで Discriminator が混乱して精度悪化を引き起こす」という問題に対して「離散的に点
KDD2012軽くメモ - 糞糞糞ネット弁慶
A Probabilistic Model for Multimodal Hash Function Learning A probabilistic model for multimodal hash function learning 目的 近傍探索を行う際に用いられる Hashing について，Hash Function Learning について複数ジャンルのデータを扱えるようにする枠組みを提案． 生成モデルで hash function をアレするので良い． モデル 例として X と Y の bimodal (例:文書と画像)を考える．観測変数はX内の変数間における類似度が入った行列，Y内の変数間における類似度が入った行列，及びX-Y間の要素が関連しているかどうかの0/1が入った行列の三種類．はアノテーションとかで付与されるものとイメージする． グラフィカルモデルにおいて， U/
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