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Attention Mechanisms, Maximum Affine Partitioning, and Universal Approximation
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内容提要
本研究解决了单层自注意力和交叉注意力机制的逼近能力不足，提出将单头注意力视为输入域划分机制，证明其能够逼近任意连续函数，并扩展至Lebesgue可积函数。
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关键要点
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本研究解决了单层、单头自注意力和交叉注意力机制的逼近能力不足。
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将单头注意力视为一种输入域划分机制。
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证明单头注意力能够逼近任意连续函数。
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扩展至Lebesgue可积函数。
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这一发现为单头交叉注意力提供了通用逼近保证。
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