무작위 스케치 알고리즘은 매우 큰 행렬 및 텐서의 저랭크 근사를 생성하는 데 사용되며, 특히 특이값 분해(SVD)보다 빠른 속도를 제공합니다. 그러나 무작위 샘플링 프로토콜과 사용자 정의 하위 샘플링 비율으로 인해 알고리즘의 성능에 내재된 분산이 있을 수 있습니다. 반면, 샘플링 정책 학습은 적응 가능한 확률적 Thompson 샘플링을 사용하여 디리클레 분포와 공액 사전을 통해 효율적인 샘플링 정책을 학습합니다. 이를 통해 최적의 하위 샘플링 정책을 학습하여 최소한의 데이터 사용으로 텐서 필드의 저랭크 근사를 제공할 수 있습니다.