MIT三人团队：用Transformer解决经验贝叶斯问题，比经典方法快100倍

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 机器之心编辑部 Transformer 很成功，更一般而言，我们甚至可以将（仅编码器）Transformer 视为学习可交换数据的通用引擎。由于大多数经典的统计学任务都是基于独立同分布（iid）采用假设构建的，因此很自然可以尝试将 Transformer 用于它们。 针对经典统计问题训练 Transformer 的好处有两个： 可以得到更好的估计器； 可以在一个有比 NLP 更加容易和更好理解的统计结构的领域中阐释 Transformer 的工作机制。 近日，MIT 的三位研究者 Anzo Teh、Mark Jabbour 和 Yury Polyanskiy 宣称找到了一个可以满足这种需求 「可能存在的最简单的这类统计任务」，即 empirical Bayes (EB) mean estimation（经验贝叶斯均值估计）。 论文标题：Solving Empirical Bayes via Transformers 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.0984 ………………………………