발표 자료

Introduction to Low-rank Matrix Completion

KAIST ML Lab Internal Seminar KAIST, Daejeon 80장

KAIST 머신러닝 연구실 내부 세미나에서 발표한 자료로, 특정 논문이 아니라 여러 외부 연구 (Funk SVD, BMF, PMF 등)를 정리해 발표한 Low-rank Matrix Completion 입문 자료입니다.

행렬 완성 문제의 동기, 수학적 정식화, Nuclear Norm Minimization, SVD 기반 접근법, 그리고 추천 시스템과의 연결을 80장의 슬라이드로 폭넓게 다룹니다.

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