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(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

SGD(Stochastic Gradient Decent)를 사용한 MF 알고리즘

정규화 부분 수식 질문

해결된 질문

205

은태

작성한 질문수 1

1

안녕하세요,

강의 SGD를 사용한 MF알고리즘 - 6:40 의 우측 상단 정규화텀 부분에서 행렬 제곱(?) 수식의 의미를 잘 모르겠습니다. 

해당 행렬의 모든 원소의 제곱합인가요..?

딥러닝 추천-시스템

답변 1

0

거친코딩

안녕하세요.!

좋은 질문해주셔서 감사합니다.

일단 결론부터 말씀드리면 "모든 원소의 제곱합이 아니라, Determinant의 제곱입니다."

갑자기 "Determinant"가 무엇이지? 라고 생각이 드실 수 있습니다.

해당 부분은 선형대수 혹은 이산수학을 배우셨다면 이해하기 쉬우나, 그렇지 않은 경우 많이 헷갈릴 수 있습니다.

일단 간단하게 이해를 도와드리기 위해서 해당 링크를 참조해주셔서 행렬의 Determinant를 계산하는 방법을 확인해주셨으면 좋겠습니다.

참고로 1x1, 2x2, 3x3 행렬의 Determiant는 링크대로 직접 손으로 계산하실 수 있으나, 4x4이상의 행렬의 경우에는 엄청 복잡한 과정(4x4 -> 3x3으로 바꾸고 계산)을 겪게 됩니다. 그래서 4x4이상부터는 컴퓨터의 선에서 해결가능하니 3x3까지의 determiant 계산하는 과정까지만 이해해주시면 될 것 같습니다.

강의에서는 최대한 수식에 대한 설명을 줄이려고 하다보니, 학습자님께서 질문하신 부분의 내용을 깊이있게 담지 못한 점 죄송한 마음이 드네요..!

앞으로도 학습하시다가 궁금한 점이 있으시다면 언제든 질문 남겨주시면 감사하겠습니다.

-거친코딩 드림-

 

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