循环Transformer表达力分析:理论分析与通过时间步编码增强
机器学习
2025-06-06 v7
摘要
循环Transformer在参数效率、计算能力和推理任务的泛化能力方面提供了优势。然而,其关于函数逼近的表达力仍未得到充分探索。本文通过定义序列到序列函数的连续性模,建立了循环Transformer的逼近率。这揭示了循环结构的局限性,即分析促使为每个循环添加比例参数,基于时间步编码。实验验证了理论结果,表明增加循环次数可提升性能,通过时间步编码进一步获得额外收益。
引用
@article{arxiv.2410.01405,
title = {On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding},
author = {Kevin Xu and Issei Sato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.01405},
year = {2025}
}
备注
Camera-ready version for ICML 2025