MIT研究者发现，Transformer在经验贝叶斯均值估计中表现优异，速度比传统估计器快100倍，且能有效处理统计问题。实验表明，Transformer在不同序列长度上具有良好的泛化能力，超越了传统方法。
该论文提出了一种新的方法来逼近一般经验过程的极限值，避免了整个经验过程的逼近。该方法适用于各种统计问题，如函数的统一置信带建设等。该论文的新技术可以在弱正则性条件下证明高斯逼近的至高值类型统计量。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
