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RWKV-TS：超越传统循环神经网络的时间序列任务
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者设计了一种高效的基于循环神经网络的时间序列任务模型RWKV-TS，具有高计算效率和有效规模扩展性的特点。RWKV-TS模型在性能上与基于Transformer或卷积神经网络的模型相比具有竞争力，且具有较低的延迟和内存使用。这一成功鼓励了进一步在时间序列领域中的探索和创新。
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关键要点
- 传统循环神经网络在时间序列任务中逐渐衰退。
- 设计了一种高效的基于循环神经网络的时间序列任务模型RWKV-TS。
- RWKV-TS模型具有O(L)时间复杂度和内存使用的新型架构。
- RWKV-TS模型更好地捕捉长期序列信息。
- RWKV-TS在性能上与基于Transformer或卷积神经网络的模型相比具有竞争力。
- RWKV-TS具有较低的延迟和内存使用。
- RWKV-TS的成功鼓励了在时间序列领域的进一步探索和创新。
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