vjなどと書くことにします。今回の設定ではXをUVTとして近似するイメージになります。最小化するのは次の目的関数です。アイテムとユーザーのベクトルの内積と、ユーザーのつけたスコアの差の2乗和に正則化項を加えたものとなっています。Uの一つの変数について微分を0として式を解くと3行目の更新式が得られます。VについてもUとVを入れ替えて同様に更新式が得られます。全ての変数について一通り更新したら最初に戻って更新を繰り返します。行列にスコアが入っていないセルがある場合は上の損失関数のセルごとの和をとっているところで、マスク行列をかけて上記と同様の流れで更新式を導出できます。最後にこの記事では行列分解のシンプルなケースについて座標降下法による更新式を確認しました。冒頭ではアイテム/ユーザー行列にスコアが入っているという設定を例としましたが、他の例として単語の共起行列やドキュメントと単語のカウント行列に適用して単語や文書のベクトルを得ることもできます。明日は、非エンジニアでも使い回せる、UiPathでつくる簡易botについてのお話です。@gmoap_engineer本ブログで発信される情報は、各エンジニア個人の見解であり、弊社の公式見解ではありません。本ブログに掲載、引用等をしている商品またはサービス等の名称は、各社の商標または登録商標です。その他の事項について一切責任を負いかねます。発表する情報には注意を払っておりますが、公式発表、見解については、弊社WEBサイトおよびプレスリリースなどをご確認ください。GMOインターネットグループにおけるソーシャルメディア運用ポリシーについては次のページをご確認ください。本ブログに掲載のあるソフトウェアのダウンロードは自己責任で御願い致します。ソフトウェアのダウンロードの結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。本ブログに掲載のあるソフトウェアを扱う際は、各ソフトウェアの公式リファレンスを参照のもとご使用下さい。ソフトウェアの実行の結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。