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Predictive Precompute with Recurrent Neural NetworksARXIV/Recurrent Neural Network 2020. 3. 4. 20:05
https://arxiv.org/abs/1912.06779v2
Predictive Precompute with Recurrent Neural Networks
In both mobile and web applications, speeding up user interface response times can often lead to significant improvements in user engagement. A common technique to improve responsiveness is to precompute data ahead of time for specific activities. However,
arxiv.org
abstract
웹 어플리케이션 및 모바일 어플리케이션에서 사용하는 인터페이스는 응답시간이 단축되면 사용자의 참여가 크게 향상될 수 있다.
응답시간을 단축하는 방법은 반응을 하기전에 사전에 특정 활동에 대한 데이터를 미리 계산해두는 것인데, 모든 경우의 수를 계산하는 것은 비효율적이다.
따라서 본 논문에서는 RNN을 이용하여 사전 데이터를 미리 확보하는 것을 목표로 하였고 사용한 데이터는 페이스북 데이터다.
논문에서 제시한 모델은 예측 정확도가 높았고 대부분의 기능 엔지니어링 부분을 제거하며, 예측에 대한 계산 비용을 규모별로 감소한다.
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