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RPN 2：关于依赖函数学习以统一和推进 CNN、RNN、GNN 和 Transformer
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了输入数据独立性假设的局限性，提出了一种改进的解多项网络（RPN 2），通过引入数据和结构的依赖函数，显式建模数据间的相互依赖，从而提升学习性能和兼容性，为新架构设计提供了可能性。
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关键要点
- 本文探讨了输入数据独立性假设的局限性。
- 提出了一种改进的解多项网络（RPN 2）。
- 通过引入数据和结构的依赖函数，显式建模数据间的相互依赖。
- 提升学习性能和兼容性。
- 为新架构设计提供了可能性，能够超越当前主流模型的性能。
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