表形式データに対するTransformer: 最適輸送による自己注意力の学習

この研究は、自己注意メカニズムを改善するために最適輸送理論を用いて、表形式データに対するTransformerのトレーニングに関する新しい視点を調査しています。この論文は、構造化データに対するTransformerを効率的にトレーニングする方法に関する洞察を提供し、より優れたパフォーマンスと汎化につながる可能性があります。