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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
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本文探讨了输入数据独立性假设的局限性。
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提出了一种改进的解多项网络（RPN 2）。
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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。
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提升学习性能和兼容性。
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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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