論文の概要: Autoencoder-based General Purpose Representation Learning for Customer Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18164v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 13:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:52.672599
• Title: Autoencoder-based General Purpose Representation Learning for Customer Embedding
• Title（参考訳）: オートエンコーダに基づくユーザ埋め込みのための汎用表現学習
• Authors: Jan Henrik Bertrand, David B. Hoffmann, Jacopo Pio Gargano, Laurent Mombaerts, Jonathan Taws,
• Abstract要約: 多層契約型オートエンコーダの正規化項を計算する新しい手法であるDEEPCAEを導入する。 DEEPCAEは、復元性能と下流予測性能の両方において、他のテストされたオートエンコーダのバリエーションよりも優れていることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in representation learning have successfully leveraged the underlying domain-specific structure of data across various fields. However, representing diverse and complex entities stored in tabular format within a latent space remains challenging. In this paper, we introduce DEEPCAE, a novel method for calculating the regularization term for multi-layer contractive autoencoders (CAEs). Additionally, we formalize a general-purpose entity embedding framework and use it to empirically show that DEEPCAE outperforms all other tested autoencoder variants in both reconstruction performance and downstream prediction performance. Notably, when compared to a stacked CAE across 13 datasets, DEEPCAE achieves a 34% improvement in reconstruction error.
• Abstract（参考訳）: 表現学習の最近の進歩は、様々な分野にわたる基礎となる領域固有のデータ構造を活用することに成功している。 しかし、多様で複雑なエンティティを潜在空間内に表形式で格納することは依然として困難である。 本稿では,多層契約型オートエンコーダ(CAE)の正規化項を計算する新しい手法であるDEEPCAEを紹介する。 さらに、汎用エンティティ埋め込みフレームワークを形式化し、DEEPCAEが再現性能と下流予測性能の両方において、他のテストされたオートエンコーダのバリエーションよりも優れていることを実証的に示す。 特に、13データセットで積み重ねられたCAEと比較して、DEEPCAEは再構築エラーが34%改善されている。

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