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기저학습 오토인코더(basis learning autoencoder)에 있어서, 적어도 두 개의 은닉층들을 이용하여 입력 행렬을 학습하여, 상기 입력 행렬로부터 기저 행렬을 검출하는 비선형 인코더; 및상기 기저 행렬의 가중치를 조절하여, 상기 기저 행렬을 기반으로 하는 출력 행렬을 획득하는 선형 디코더를 포함하는 오토인코더
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제 1 항에 있어서, 상기 선형 디코더는, 상기 기저 행렬의 컬럼(column) 벡터들을 상기 출력 행렬의 기저 벡터들로 형성하는 오토인코더
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제 1 항에 있어서, 상기 선형 디코더는,상기 기저 행렬의 전치 행렬의 로우 벡터들을 상기 출력 행렬들의 기저 벡터들로 형성하는 오토인코더
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제 1 항에 있어서, 상기 선형 디코더는, 상기 가중치와 상기 출력 행렬에 따른 손실 함수가 최소화되도록 동작하는 오토인코더
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제 1 항에 있어서, 상기 입력 행렬은, 적어도 하나의 제 1 객체 및 적어도 하나의 제 2 객체와 관련되는 객체 벡터들로 이루어지는 객체 행렬과 상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대한 콘텐츠 정보와 관련된 첨가 행렬이 결합된 콘텐츠 첨가 객체 행렬을 포함하고, 상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대응하는 신규 객체가 검출되면, 상기 출력 행렬에 기반하여, 상기 신규 객체의 객체 벡터를 추정하는 오토인코더
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제 5 항에 있어서, 상기 제 1 객체는 사용자를 나타내고, 상기 제 2 객체는 아이템을 나타내고, 상기 첨가 행렬은 상기 사용자에 대한 제 1 콘텐츠 정보와 관련된 제 1 첨가 행렬 또는 상기 아이템에 대한 제 2 콘텐츠 정보와 관련된 제 2 첨가 행렬 중 적어도 어느 하나를 포함하는 오토인코더
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7
전자 장치에 있어서, 적어도 하나의 제 1 객체 및 적어도 하나의 제 2 객체와 관련되는 객체 벡터들로 이루어지는 객체 행렬과 상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대한 콘텐츠 정보와 관련된 첨가 행렬이 결합된 콘텐츠 첨가 객체 행렬을 입력하는 입력 모듈; 및상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대응하는 신규 객체가 검출되면, 적어도 하나의 기저학습 오토인코더를 이용하여, 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 상기 신규 객체의 객체 벡터를 추정하는 프로세서를 포함하는 전자 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 기저학습 오토인코더는,적어도 두 개의 은닉층들을 이용하여 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬을 학습하여, 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 기저 행렬을 검출하는 비선형 인코더; 및상기 기저 행렬의 가중치를 조절하여, 상기 기저 행렬을 기반으로 하는 출력 행렬을 획득하는 선형 디코더를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 출력 행렬에 기반하여, 상기 객체 벡터를 추정하는 전자 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 제 1 객체는 사용자를 나타내고, 상기 제 2 객체는 아이템을 나타내고,상기 첨가 행렬은 상기 사용자에 대한 제 1 콘텐츠 정보와 관련된 제 1 첨가 행렬 또는 상기 아이템에 대한 제 2 콘텐츠 정보와 관련된 제 2 첨가 행렬 중 적어도 어느 하나를 포함하고,상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬은 상기 객체 행렬과 상기 제 1 첨가 행렬이 결합된 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬 또는 상기 객체 행렬과 상기 제 2 첨가 행렬이 결합된 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자 장치
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10
제 9 항에 있어서, 상기 기저학습 오토인코더는,상기 신규 객체가 신규 사용자를 나타내면, 상기 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 1 출력 행렬을 획득하는 제 1 기저학습 오토인코더; 또는상기 신규 객체가 신규 아이템을 나타내면, 상기 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 2 출력 행렬을 획득하는 제 2 기저학습 오토인코더 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자 장치
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11
제 10 항에 있어서, 상기 입력 모듈은,상기 신규 객체가 신규 사용자를 나타내면, 상기 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬에 드롭아웃(dropout)을 적용하고, 상기 신규 객체가 신규 아이템을 나타내면, 상기 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬에 드롭아웃을 적용하는 전자 장치
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제 10 항에 있어서, 상기 제 1 기저학습 오토인코더는 상기 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 1 기저 행렬을 검출하는 제 1 비선형 인코더 및 상기 제 1 기저 행렬과 제 1 가중치 행렬을 기반으로 상기 제 1 출력 행렬을 획득하는 제 1 선형 디코더를 포함하고, 상기 제 2 기저학습 오토인코더는 상기 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 2 기저 행렬을 검출하는 제 2 비선형 인코더 및 상기 제 2 기저 행렬과 제 2 가중치 행렬을 기반으로 상기 제 2 출력 행렬을 획득하는 제 2 선형 디코더를 포함하는 전자 장치
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13
제 12 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 기저학습 오토인코더의 손실 함수가 상기 제 1 출력 행렬, 상기 제 2 출력 행렬 및 상기 제 1 기저 행렬과 상기 제 2 기저 행렬의 곱을 나타내는 제 3 출력 행렬을 포함하도록 설정하고, 상기 손실 함수를 최소화하도록 상기 기저학습 오토인코더를 동작시키는 전자 장치
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제 12 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제 1 가중치 행렬을 상기 제 2 기저 행렬을 기반으로 결정하고, 상기 제 2 가중치 행렬을 상기 제 1 기저 행렬을 기반으로 결정하는 전자 장치
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전자 장치의 동작 방법에 있어서, 적어도 하나의 제 1 객체 및 적어도 하나의 제 2 객체와 관련되는 객체 벡터들로 이루어지는 객체 행렬과 상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대한 콘텐츠 정보와 관련된 첨가 행렬이 결합된 콘텐츠 첨가 객체 행렬을 입력하는 동작; 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 상기 제 1 객체 또는 상기 제 2 객체 중 적어도 어느 하나에 대응하는 신규 객체를 검출하는 동작; 및 적어도 하나의 기저학습 오토인코더를 이용하여, 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 상기 신규 객체의 객체 벡터를 추정하는 동작을 포함하는 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 기저학습 오토인코더는,적어도 두 개의 은닉층들을 이용하여 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬을 학습하여, 상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 기저 행렬을 검출하는 비선형 인코더; 및상기 기저 행렬의 가중치를 조절하여, 상기 기저 행렬을 기반으로 하는 출력 행렬을 획득하는 선형 디코더를 포함하고, 상기 추정 동작은, 상기 출력 행렬에 기반하여, 상기 객체 벡터를 추정하는 동작을 포함하는 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 제 1 객체는 사용자를 나타내고, 상기 제 2 객체는 아이템을 나타내고,상기 첨가 행렬은 상기 사용자에 대한 제 1 콘텐츠 정보와 관련된 제 1 첨가 행렬 또는 상기 아이템에 대한 제 2 콘텐츠 정보와 관련된 제 2 첨가 행렬 중 적어도 어느 하나를 포함하고,상기 콘텐츠 첨가 객체 행렬은 상기 객체 행렬과 상기 제 1 첨가 행렬이 결합된 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬 또는 상기 객체 행렬과 상기 제 2 첨가 행렬이 결합된 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬 중 적어도 어느 하나를 포함하는 방법
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제 17 항에 있어서, 상기 기저학습 오토인코더는,상기 신규 객체가 신규 사용자를 나타내면, 상기 제 1 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 1 기저 행렬을 검출하는 제 1 비선형 인코더 및 상기 제 1 기저 행렬과 제 1 가중치 행렬을 기반으로 상기 제 1 출력 행렬을 획득하는 제 1 선형 디코더를 포함하는 제 1 기저학습 오토인코더; 또는상기 신규 객체가 신규 아이템을 나타내면, 상기 제 2 콘텐츠 첨가 객체 행렬로부터 제 2 기저 행렬을 검출하는 제 2 비선형 인코더 및 상기 제 2 기저 행렬과 제 2 가중치 행렬을 기반으로 상기 제 2 출력 행렬을 획득하는 제 2 선형 디코더를 포함하는 제 2 기저학습 오토인코더 중 적어도 어느 하나를 포함하는 방법
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제 18 항에 있어서, 상기 추정 동작은, 상기 기저학습 오토인코더의 손실 함수가 상기 제 1 출력 행렬, 상기 제 2 출력 행렬 및 상기 제 1 기저 행렬과 상기 제 2 기저 행렬의 곱을 나타내는 제 3 출력 행렬을 포함하도록 설정하고, 상기 손실 함수를 최소화하도록 상기 기저학습 오토인코더를 동작시키는 방법
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제 18 항에 있어서, 상기 추정 동작은, 상기 제 1 가중치 행렬을 상기 제 2 기저 행렬을 기반으로 결정하고, 상기 제 2 가중치 행렬을 상기 제 1 기저 행렬을 기반으로 결정하는 방법
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