非マルコフ環境における確率近似の再検討
arXiv stat.ML / 2026/3/24
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要点
- 本論文は、駆動となるプロセスが非マルコフ的であり、さらに非エルゴード的である場合の確率近似を再検討し、標準的な仮定を超えた理論的枠組みへと拡張する。
- 論文では、注意機構が学習ダイナミクスとどのように関係するかに焦点を当て、トランスフォーマーベースの学習を説明することを目的とした解析的フレームワークを構築する。
- この枠組みは、継続学習にも資するものとして位置づけられており、そのような手法は原理的にはデータの全履歴に依存し得ることを強調する。
- 本研究はarXivのプレプリント（v1）として提示され、非マルコフ的な確率近似に関する著者の先行研究に基づいている。
