TUKR実装-福永

[yuki-fukunaga]

• 関係データについて理解し、関係データとは何か説明できる。
• TUKRのタスク設定について理解し、数式やアルゴリズムの各ステップを説明でき
  る。
• data_scrach.pyの穴埋めを行い関係データの人工データを作成する。
• UKRの実装ファイルを改良してTUKRを実装する。
• 正則化項の実装と確認。
• 欠損データを実装する
• 手動微分で実装する。
• 描画方法を変更する(準備中)
• クロステストの実装(準備中)
• 実データでの実装。(動物データやNIPSデータなど)
• 手動微分を数式的に導くことができる。

[TetraMiyazaki]

ミニマムサクセスだけじゃなくてスタンダードもやってくださいね．ミニマムは研究を進めていくための必要条件というだけで，自分の研究を対外的に説明するとか読み物としてまとめる時は，深く広い理解が必要です．（UKRのスタンダードが終わってないならUKRのスタンダードからやるのは一つありです）

[nahoando]

wiki,readmeを参考に自分の中でのミニマム、スタンダード、エクストラの設定をしておきましょう。UKRで確認し損ねた内容があるならそちらも一緒に確認してみるといいですね。作業にひと段落ついたらプッシュをするのを忘れずに！

[yuki-fukunaga]

[yuki-fukunaga]

一応動いたよー

[yuki-fukunaga]

一様分布に修正したやつー

[TetraMiyazaki]

ここなんで普通に単調減少しないでボコってなってるやよ〜どう思いますかやよ〜

[yuki-fukunaga]

UKR.1.mp4

[TetraMiyazaki]

観測空間のほうが描画されてないですが，写像がちゃんと$f(u_i, v_j) = x_{ij}$のようにデータ点に近くになっていることはどうやって確認していますか？

[yuki-fukunaga]

TUKR.mp4

[TetraMiyazaki]

ここで，ユーザーの潜在空間と商品の潜在空間は別物だからcolormap1, 2と用意するのはいいことですが，結局いれているのは青 -> 緑の値のrgb をいれていることになるので，もったいないです．それぞれちゃんと　rgb用意してあげるといいですよ．

    colormap = X[:, :, 0]
    colormap1 = U[:, 0]
    colormap2 = V[:, 0]

[TetraMiyazaki]

#15 (review)
ここが解決したらapproveします

[yuki-fukunaga]

TUKR2.mp4

[TetraMiyazaki]

色付けできたみたいなのでApproveします

[TetraMiyazaki]

ローカルでcoflictを頑張って解決する必要がありそうですね