ニューラルネットワークを用いたランク学習(ChainerによるRankNetの実装) - Qiita
この記事は何？ 機械学習の枠組みの中にランク学習(ランキング学習，Learning to Rank)というものがあります． ランク学習のモデルの1つとして，ニューラルネットワークを用いたRankNetがあります． この記事では，RankNetをChainerを使って実装してみましたという話をします． 予測結果を見るとなんとなく実装は正しいように思えるのですが，Chainerの使い方など間違っている点がありましたらぜひぜひご指摘を頂けると嬉しいです． そもそもランク学習とは何だ ランク学習では，$({\mathbf x}, y)=$(特徴量，適合度)の集合が学習されます． 適合度の大きいアイテムには大きい値を，適合度の小さいアイテムには小さい値を返すような関数$f$を学習します． 今2つのアイテム$A$と$B$が以下のように表されているとします．
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