low-rank-prior
저순위(prior)
저순위 우선정보는 변수 간 고정된 상관 구조를 작은 차원으로 압축해 표현하는 행렬로서 실험에서는 $P P^{\top}$ 형태로 도입되었다. 이 표현은 전체 교차-변수 행렬을 매번 재학습할 필요 없이 시간불변적 관계를 지속적으로 주입할 수 있게 해 준다. 사실상 모델은 입력별 동적 항과 이 저순위 항을 합쳐 서로 보완하는 방식으로 예측 정확도를 높인다.
저순위(prior)
저순위 우선정보는 변수 간 고정된 상관 구조를 작은 차원으로 압축해 표현하는 행렬로서 실험에서는 $P P^{\top}$ 형태로 도입되었다. 이 표현은 전체 교차-변수 행렬을 매번 재학습할 필요 없이 시간불변적 관계를 지속적으로 주입할 수 있게 해 준다. 사실상 모델은 입력별 동적 항과 이 저순위 항을 합쳐 서로 보완하는 방식으로 예측 정확도를 높인다.
