RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

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原标题：RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下
关键字：门控,模型,时间,序列,任务
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新智元报道编辑：alan
【新智元导读】近日，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio，带领团队推出了全新的RNN架构，以大道至简的思想与Transformer一较高下。在Transformer统治的AI时代之下，
散落在世界各地的「RNN神教」信徒，一直相信并期待着RNN回归的那天：
毕竟，凭借强大的顺序和上下文感知能力，RNN曾在各种任务中表现惊艳。
直到后来遭遇了反向训练的瓶颈，因Scaling Law而跌落神坛。
然而，人们并没有忘记RNN。
RWKV、Mamba、xLSTM等RNN衍生模型接连出现，欲挑战Transformer之霸主地位。
就在近日，又有重量级人物下场——
深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio，带领团队推出了全新的RNN架构，以大道至简的思想与Transformer一较高下。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.01201v1
研究人员对传统的两种RNN架构LSTM和GRU，进行了大刀阔斧的改造，从中诞生了两个新模型：minLSTM和minGRU。
这俩极简主义的版本到底怎么样？咱们先看疗效。
首先是RNN最大的问

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