VE 임베딩은 변량 간의 상관관계를 효과적으로 포착하기 위해 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처와 결합되어 있습니다. VE는 각 변량에 대해 고유한 임베딩을 생성하고, 이 임베딩을 통해 변량 간의 유사성을 측정합니다. 특히, VE는 softmax 함수를 통해 변량 임베딩을 전문가의 가중치로 변환하여, 각 변량이 특정 패턴에 대해 적합한 전문가의 가중치를 선택할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 변량 간의 유사한 패턴을 가진 변량들은 비슷한 임베딩을 공유하게 되어, 상관관계가 높은 변량들이 함께 그룹화됩니다.
또한, LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 통해 파라미터 수를 줄이면서도 변량 특유의 패턴을 학습할 수 있는 능력을 유지합니다. 이러한 구조는 변량 간의 상관관계를 명확히 드러내며, 서로 다른 패턴을 가진 변량들은 서로 다른 전문가의 가중치를 통해 처리됩니다. 결과적으로 VE 임베딩은 변량 간의 상관관계를 효과적으로 포착하고, 이를 통해 다변량 시계열 예측의 정확성을 높이는 데 기여합니다.