질문입니다.

안녕하십니까,

SVD 로 행렬을 분해하려면 원래 원본 행렬에 Missing Value가 있으면 안됩니다.

그래서 SVD와 같은 행렬 분해 기법을 경사하강법으로 대신 구현하는 것입니다.

경사하강법은 최적 값을 찾기 위한 하나의 기법이므로 어떤 문제든지 적용이 가능합니다.

다만 이를 위해서는 최적값을 찾기위한 올바른 비용함수(예를 들어 실제값과 예측값이 차이를 계산하는등)가 필요하고, 이 비용함수만 잘 설계되어 있다면 어떤 최적화도 가능한게 경사하강법입니다.

여기서는 경사 하강법을 이용하여 분해된 행렬이 원본 행렬과 최소 차이가 나도록 계속 반복수행해서 최소값이 나오는 그 시점의 분해 행렬을 추출한 것입니다.

감사합니다.