Transformerは履歴依存フローのシミュレーションにおけるデータ不足を克服できるか？

この記事は、履歴依存フローのシミュレーションにおけるTransformerの応用を探求し、特にデータ不足という課題に取り組んでいます。この研究は、Transformerがこの分野で限られたデータから一般化し、学習する能力を調査している可能性が高いです。過去の出来事が現在の状態に大きく影響するシミュレーションの精度と効率を向上させるTransformerの可能性に焦点が当てられています。