본 논문은 심층 학습, 특히 Transformer 모델의 수학적 기반을 검토하고 새로운 이론적 결과를 제시합니다. 선형대수, 확률, 최적화 이론의 핵심 개념을 검토하고, 멀티-헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 역전파 알고리즘을 상세히 분석합니다. 주요 기여는 단일 레이어 Transformer(셀프 어텐션 레이어 하나와 ReLU 활성화 함수를 가진 위치별 피드포워드 네트워크로 구성)가 컴팩트 도메인 상의 임의의 연속적인 시퀀스-투-시퀀스 매핑을 임의의 정밀도로 근사할 수 있다는 것을 증명하는 보편 근사 정리입니다. 정리의 공식적인 진술과 완전한 증명을 제공하고, 이 결과의 실용적인 의미를 보여주는 사례 연구를 제시합니다. 결론적으로, Transformer 모델에 대한 이론적 이해를 발전시키고 이론과 실제의 간극을 메우는 데 기여합니다.
