Трансформатор физического обучения с использованием всех средств связи может быть обучен для осуществления обучения в рамках проекта.

arXiv: 2610.12571v1 Annualce Type: New Abstract: Большинство систем, обученных распространению равновесия или комбинированному обучению, относятся к тому же классу, что и многослойные перцептроны: хотя они могут быть универсальными функциями приблизительного действия, им трудно научиться ассоциативным задачам, которые легко для трансформаторов. Распространение эквивалента зависит от двустороннего потока информации через физическую систему между вводом и выходом. Обратный поток нарушается более сложными нелинейными системами, такими как системы умножения, которые необходимы для того, чтобы выразить внимание продукта точечной обработки. Здесь мы прямо восстановим этот двунаправленный поток, введя дополнительные элементы цепи для этой цели в двойную или диадическую цепь. Затем мы используем эти идеи для создания механизма внимания, использующего экспоненциальный нынешний закон о субпороговых устройствах MOSFET. Мы показываем, что в симуляциях эта схема может быть обучена выполнять простую задачу обучения в контексте, несмотря на использование реалистичных обратных компонентов, которые передают o