論文の概要: Understanding Transformer Architecture through Continuous Dynamics: A Partial Differential Equation Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09523v2
• Date: Sat, 27 Sep 2025 08:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.689417
• Title: Understanding Transformer Architecture through Continuous Dynamics: A Partial Differential Equation Perspective
• Title（参考訳）: 連続ダイナミクスによるトランスフォーマーアーキテクチャの理解:部分微分方程式の視点から
• Authors: Yukun Zhang, Xueqing Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,変圧器の離散層構造をPDE(Master partial Differential Equation)が支配する連続の力学系として再認識する新しい解析フレームワークを提案する。 PDEシミュレータと標準トランスフォーマーを比較することで,本実験は本研究の中心的論文の説得力のある実証的証拠を提供する。 我々の発見は、数学的基本安定化器は、実際には、他の方法では強力だが本質的に不安定な連続系をテームするのに必要となる数学的基本安定化器であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1812935375151925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Transformer architecture has revolutionized artificial intelligence, yet a principled theoretical understanding of its internal mechanisms remains elusive. This paper introduces a novel analytical framework that reconceptualizes the Transformer's discrete, layered structure as a continuous spatiotemporal dynamical system governed by a master Partial Differential Equation (PDE). Within this paradigm, we map core architectural components to distinct mathematical operators: self-attention as a non-local interaction, the feed-forward network as a local reaction, and, critically, residual connections and layer normalization as indispensable stabilization mechanisms. We do not propose a new model, but rather employ the PDE system as a theoretical probe to analyze the mathematical necessity of these components. By comparing a standard Transformer with a PDE simulator that lacks explicit stabilizers, our experiments provide compelling empirical evidence for our central thesis. We demonstrate that without residual connections, the system suffers from catastrophic representational drift, while the absence of layer normalization leads to unstable, explosive training dynamics. Our findings reveal that these seemingly heuristic "tricks" are, in fact, fundamental mathematical stabilizers required to tame an otherwise powerful but inherently unstable continuous system. This work offers a first-principles explanation for the Transformer's design and establishes a new paradigm for analyzing deep neural networks through the lens of continuous dynamics.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは人工知能に革命をもたらしたが、その内部メカニズムに関する理論的な理解はいまだに解明されていない。 本稿では,変圧器の離散層構造をPDE(Master partial Differential Equation)が支配する連続時空間力学系として再認識する新しい解析枠組みを提案する。 このパラダイムでは、コアアーキテクチャコンポーネントを、非局所的な相互作用としての自己アテンション、局所的な反応としてのフィードフォワードネットワーク、そして重要なことに、残余接続と層正規化を必須の安定化機構として、別の数学的演算子にマップする。 我々は、新しいモデルを提案するのではなく、理論的なプローブとしてPDEシステムを用いて、これらのコンポーネントの数学的必要性を分析する。 PDEシミュレータと標準トランスフォーマーを比較することで,本実験は本研究の中心的論文の説得力のある実証的証拠を提供する。 残りの接続がなければ、システムは破滅的な表現の漂流に悩まされ、一方、層正規化の欠如は不安定で爆発的な訓練のダイナミクスをもたらす。 我々の発見によると、これらの「トリック」は、実際は、強力だが本質的に不安定な連続系をテームするために必要となる基本的な数学的安定器である。 この研究は、Transformerの設計に関する第一原理の説明を提供し、連続力学のレンズを通してディープニューラルネットワークを分析するための新しいパラダイムを確立する。

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