Transformer在亚高斯数据上的稳定性理论研究
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2026年10月7日，arXiv Statistics Machine Learning 发布一手研究，主题为次高斯数据上 Measure-to-Measure Transformer 的稳定性。该研究对 Transformer 定义的 measure-to-measure 算子给出数学分析，证明其将次高斯输入映射为次高斯输出，使任意长度的 softmax 算子复合有定义，并在适当次高斯输入空间上关于 1-Wasserstein 距离具有 Hölder 连续性。目前未见后续验证或矛盾报道。
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- arXiv · Statistics Machine Learning次高斯数据上 Measure-to-Measure Transformer 的稳定性
该研究对 Transformer 定义的 measure-to-measure 算子给出数学分析，证明其将次高斯输入映射为次高斯输出，使任意长度的 softmax 算子复合有定义，并在适当次高斯输入空间上关于 1-Wasserstein 距离具有 Hölder 连续性。
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