В этой статье проводится анализ выразительности глубоких трансформеров с использованием ограниченных грамматик. Авторы строят трансформеры с позиционным вниманием, при котором глубина модели растет линейно с глубиной грамматики, а количество нейронов растет квадратично с числом правил вывода. Результаты подтверждают гипотезу о линейной представимости, показывая, что такие модели могут кодировать абстрактные грамматические состояния в низкодименсиональных линейно разделимых подпространствах.