CNN・Transformer・RNNを統合──学習可能な『積分変換』で全アーキテクチャを単一モデル化
位置と特徴量に依存するカーネルをMLPで学習し、主要な深層学習構造を特殊例として包含。画像から言語まで広範なタスクでSOTAに匹敵。（原題: ITNet: A Learnable Integral Transform That Subsumes Convolution, Attention, and Recurrence）