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。