Невральные ожидания-максимизация и метамодели

arXiv: 2610.12741v1 Annuature Type: New Brieflook: Мы интерпретируем трансформационные сети как извлеченные приближения к гибридной процедуре вероятностного воздействия, которая сочетает в себе пропагацию Lopy Preligation (LBP) с ожидаемой - Максимизацией (EM). В этой связи Трансформатор делает вывод в частично наблюдаемых Марковских Random Fields (RFS), структура и параметры которых не получают априори, но вытекают из данных. Мы показываем, что самосознание обеспечивает различную аппроксимацию с максимальным продуктом LBP на основе динамическо структурированных СРР при условии ввода данных и заостренности внимания при кодировании усвоенных структурных связей. Мы далее установим переписку ЭМ на уровне глубины: каждый слой обновляет латентные представления в э-подобный переднему проходу, тогда как переход $ тета {(l)} к theta {(I+1)] долларов через слои действует как имплицитный M-step. Основываясь на этой интерпретации, мы введем emphh {meta-models} — концептуальную парадигму, при которой вводимые ресурсы генерируют конкретный случайный парам.