論文の概要: Modeling Choice via Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07607v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 09:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 19:00:45.670634
• Title: Modeling Choice via Self-Attention
• Title（参考訳）: セルフ・アテンションによるモデリング選択
• Authors: Joohwan Ko, Andrew A. Li
• Abstract要約: 注意に基づく選択モデルはHalo Multinomial Logit(Halo-MNL)モデルの低最適一般化であることを示す。 また、実データから選択を推定するための最初の現実的な尺度を確立し、既存のモデルの評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.394221523847325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models of choice are a fundamental input to many now-canonical optimization problems in the field of Operations Management, including assortment, inventory, and price optimization. Naturally, accurate estimation of these models from data is a critical step in the application of these optimization problems in practice. Concurrently, recent advancements in deep learning have sparked interest in integrating these techniques into choice modeling. However, there is a noticeable research gap at the intersection of deep learning and choice modeling, particularly with both theoretical and empirical foundations. Thus motivated, we first propose a choice model that is the first to successfully (both theoretically and practically) leverage a modern neural network architectural concept (self-attention). Theoretically, we show that our attention-based choice model is a low-rank generalization of the Halo Multinomial Logit (Halo-MNL) model. We prove that whereas the Halo-MNL requires $\Omega(m^2)$ data samples to estimate, where $m$ is the number of products, our model supports a natural nonconvex estimator (in particular, that which a standard neural network implementation would apply) which admits a near-optimal stationary point with $O(m)$ samples. Additionally, we establish the first realistic-scale benchmark for choice model estimation on real data, conducting the most extensive evaluation of existing models to date, thereby highlighting our model's superior performance.
• Abstract（参考訳）: 選択モデルは、ソート、インベントリ、価格最適化など、オペレーション管理の分野における現在カノニカルな多くの最適化問題に対する基本的なインプットである。 当然、データからモデルを正確に推定することは、実際にこれらの最適化問題を適用する上で重要なステップである。 同時に、近年のディープラーニングの進歩は、これらのテクニックを選択モデリングに統合することへの関心を喚起している。 しかし、深層学習と選択モデリングの交差点には顕著な研究ギャップがあり、特に理論的、実証的な基礎がある。 そこで,我々はまず,現代のニューラルネットワークアーキテクチャの概念(自己注意)を成功(理論的にも実用的にも)するための選択モデルを提案する。 理論的には、我々の注意に基づく選択モデルはハロ・マルチノミアル・ロジット(Halo-MNL)モデルの低ランク一般化である。 我々はHalo-MNLが推定に$\Omega(m^2)$のデータサンプルを必要とするのに対し、$m$は製品数である。 さらに,実データ上で選択モデル推定を行うための最初の実規模ベンチマークを確立し,既存のモデルについてこれまでで最も広範な評価を行い,モデルの優れた性能を浮き彫りにする。

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