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LOGICAL LANGUAGES ACCEPTED BY TRANSFORMER ENCODERS WITH HARD ATTENTION
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85185369293
DOI
Año 2024
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



We contribute to the study of formal languages that can be recognized by transformer encoders. We focus on two self-attention mechanisms: (1) UHAT (Unique Hard Attention Transformers) and (2) AHAT (Average Hard Attention Transformers). UHAT encoders are known to recognize only languages inside the circuit complexity class AC0, i.e., accepted by a family of poly-sized and depth-bounded boolean circuits with unbounded fan-ins. On the other hand, AHAT encoders can recognize languages outside AC0), but their expressive power still lies within the bigger circuit complexity class TC0, i.e., AC0-circuits extended by majority gates. We first show a negative result that there is an AC0-language that cannot be recognized by an UHAT encoder. On the positive side, we show that UHAT encoders can recognize a rich fragment of AC0-languages, namely, all languages definable in first-order logic with arbitrary unary numerical predicates. This logic, includes, for example, all regular languages from AC0. We then show that AHAT encoders can recognize all languages of our logic even when we enrich it with counting terms. Using these results, we obtain a characterization of which counting properties are expressible by UHAT and AHAT, in relation to regular languages.

Disciplinas de Investigación



WOS
Sin Disciplinas
Scopus
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SciELO
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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Barceló, Pablo - Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
2 Kozachinskiy, Alexander - Instituto Milenio Fundamentos de los Datos - Chile
3 Lin, Anthony Widjaja - Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau - Alemania
4 Podolski, Vladimir - Tufts University - Estados Unidos

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Financiamiento



Fuente
European Research Council
European Union's Horizon research and innovation programme
ANID-Millennium
National Center for Artificial Intelligence CENIA

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Agradecimientos



Agradecimiento
Barcel\u00F3 and Kozachinskiy are funded by ANID-Millennium Science Initiative Program - ICN17002 and by the National Center for Artificial Intelligence CENIA FB210017, Basal ANID. Anthony Lin was supported by European Research Council under European Union's Horizon research and innovation programme (grant agreement no 101089343).

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