#representation-learning

노트 4개

• CEVAE (Causal Effect Variational Autoencoder) VAE를 활용하여 잠재 교란변수를 추론하고 인과 효과를 추정하는 방법
• CFR (Counterfactual Regression) IPM(Integral Probability Metric) 정규화로 균형 잡힌 표현을 학습하는 딥러닝 방법
• ESMM (Entire Space Multi-Task Model) CVR의 Sample Selection Bias와 Data Sparsity 문제를 동시에 해결하기 위해, $\text{impression} \to \text{click} \to \text{conversion}$의 순차적 사용자 행동을 활용하여 전체 impression space에서 CVR을 간접 학습하는…
• Representation Learning Overview 처치와 독립적이면서 결과 예측에 유용한 표현(representation)을 학습하는 방법