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RPN 2: On Learning Dependency Functions to Unite and Advance CNN, RNN, GNN, and Transformer
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原文英文，约100词，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，提出了改进版的和解多项网络（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，从而提升学习性能并扩大兼容性。这种统一表示方式为设计新架构提供了可能，超越当前主流模型的性能。
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关键要点
- 本文研究了输入数据独立性假设的局限性。
- 提出了改进版的和解多项网络（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。
- 这种方法提升了学习性能并扩大了兼容性。
- 统一表示方式为设计新架构提供了可能，超越当前主流模型的性能。
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