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本文从理论上刻画了神经过程（NP）架构的表征能力，证明了条件NP、注意力NP、卷积NP和Transformer NP之间存在严格的层级关系，并表明有限维潜变量不会将表征能力扩展到编码器之外。
本文将对高斯过程和潜在神经过程后验之间的预测KL散度分解为三项，提供了刻画近似误差的上界，并将表示维度与核平滑度联系起来。