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ITNet: una transformación integral que se puede aprender y que incluye convolución, atención y recurrencia

Imagen de la noticia: ITNet: una transformación integral que se puede aprender y que incluye convolución, atención y recurrencia (ArXiv cs.AI)

arXiv:2606.19538v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las redes convolucionales, las redes recurrentes y los transformadores codifican diferentes sesgos inductivos (localidad, memoria secuencial e interacción por pares dependiente del contenido) y se han mantenido matemáticamente distintos desde sus inicios. Mostramos que esta fragmentación no refleja una diversidad fundamental

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