图灵奖得主Yoshua Bengio新作：Were RNNs All We Needed?

 原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。发表于：。

自Transformer模型出现后，研究者重新关注RNN模型。Yoshua Bengio团队提出minLSTM和minGRU，通过去除隐藏状态依赖，实现并行训练，提高速度和效率。实验显示，这些模型在多项任务中表现优异，尤其在长序列任务中表现突出，显示了RNN的潜力。

RNN Transformer minGRU minLSTM 长序列
图灵奖得主Yoshua Bengio新作：Were RNNs All We Needed?
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