초록
본 논문에서는 가중치 행렬을 저차원 벡터로 재매개변수화하고, 이 벡터들이 커널 함수를 통해 상호작용하도록 구성한 새로운 신경망 아키텍처를 제안한다. 본 연구의 네트워크 한 층은 입력과 출력 사이에 (가능하면 무한히 넓은) 선형 층을 도입하는 것으로 해석할 수 있다. 본 모델의 이론적 기반을 설명하고, 구체적인 예시를 통해 검증함으로써, 데이터 시각화부터 추천 시스템에 이르는 다양한 응용 분야에서 신경망에 구조를 도입하는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 탐구한다. 특히, 협업 필터링 작업(MovieLens)에서 최신 기술 수준(SOTA)의 성능을 달성하였다.