יום רביעי, 7 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

יציבות של תרגומי-ל-תרגומי בנתוני תת-גאוסיים

Stability of Measure-to-Measure Transformers on Sub-Gaussian Data
במאמר זה נחקרה יציבות תרגומי-ל-תרגומי על נתוני תת-גאוסיים. נמצא כי תרגומי-ל-תרגומי מפנים נתונים תת-גאוסיים לנתונים תת-גאוסיים. נחקרה גם תכונת ה-H"older של תרגומי-ל-תרגומי, ונקבעו ערכים על תופעת השגיאה שלהם.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.07717v1 Announce Type: cross Abstract: Transformers have exhibited impressive empirical success across various domains, but their theoretical foundations remain less developed. This work constitutes a mathematical study of the measure-to-measure operators defined by transformers. We show that transformers map sub-Gaussian inputs to sub-Gaussian outputs; this ensures that taking arbitrary-length compositions of the softmax operator is well-defined. We then show that transformers are H\"older continuous with respect to the 1-Wasserstein distance on appropriate spaces of sub-Gaussian inputs. This allows us to establish estimates on the error propagation along a transformer between a sub-Gaussian input and its empirical approximation. We also study a mean-field analog of the cross-a
קרא במקור המקורי