快速学会 nature 算法,LSTM!!

文摘   2024-11-12 14:47   北京  

今年LSTM火了!


LSTM原作者分别提出xLSTM和Vision-LSTM,解决了以往的局限性。同时,LSTM+Transformer登上Nature;LSTM+CNN、LSTM+Attention等多种混合模型架构纷纷刷新SOTA。


LSTM绝对是最近非常好出idea水论文的一个方向。我也整理了最近几年52个LSTM创新思路全部有对应代码可以复现。已经按照核心原理整理命名,方便查找。


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我整理的52个LSTM创新思路都是近几年的论文,最新到2024上半年。已经根据核心思路进行命名分类,方便大家按需求查找学习。


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这里也简单分析几个近期的热门研究:

- xLSTM通过指数门控和可并行化的矩阵内存结构克服无法修改存储决策、信息必须压缩成标量单元状态、缺乏可并行性等缺陷。Vision-LSTM则是将其拓展到视觉领域。

- LSTM可以与热门的mamba结合。将视觉Mamba块的优势与LSTM集成在一起,构建了一个以VMRNN单元为中心的网络。

- LSTM+Transformer登上nature的研究做到了在多任务实时预测中,即使数据保留率为50%,模型性能依然最优。融合模型同时拥有捕捉长期依赖关系与高效并行计算能力。

等等。。。


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如果大家有进一步学习LSTM的需求,我也分享一个完全免费的LSTM讲座课程。由UK博士、私募量化研究员Felix老师主讲。针对热门的xLSTM、KAN与时间序列


讲座是完全免费的,对时序感兴趣,想结合最新的xLSTM、KAN等技术找idea,发paper的小伙伴们千万不要错过这个讲座!


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