Given a value of y and k, we can do inference by figuring out which of the k possible columns of W minimizes the reconstruction error or energy function. To train the algorithm, we can adopt an approach where we can find z to choose the column of W closest to y and then try to get even closer by taking a gradient step and repeat the process. However, coordinate gradient descent actually works better and faster.
Avec une valeur de y et k, nous pouvons faire une inférence en déterminant laquelle des colonnes possibles de k de W minimise l’erreur de reconstruction ou la fonction d’énergie. Pour entraîner l’algorithme, nous pouvons adopter une approche où nous pouvons trouver z pour choisir la colonne de W la plus proche de y et ensuite essayer de nous rapprocher encore plus en prenant un pas de gradient et en répétant le processus. Cependant, la descente de gradient coordonné fonctionne en fait mieux et plus rapidement.