该研究探讨了机器学习架构在动态系统预测中的可迁移性。分析表明，神经门控和注意力机制能提升递归神经网络（RNN）的性能，而在变换器中引入递归概念效果不佳。结合递归高速公路网络的架构在高维时空预测中表现最佳。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
