时隔27年，原作者携xLSTM回归，通过引入指数门控和修改记忆结构来增强传统LSTM的能力，不仅打破了LSTM在处理长序列和复杂依赖关系方面的局限性，并在广泛的任务和基准测试中表现出了显著的性能。
为了加深大家对xLSTM的理解并结合到自己的研究中，研梦非凡于11月14日晚（周四），为大家独家详解《LSTM再升级！xLSTM连超Transformer和Mamba》，从LSTM的贡献与局限性到xLSTM的提出与具体实现，与Transformer的比较，重点讲解xLSTM的框架以及实验研究，一文速通xLSTM，带来新的研究思路和突破！
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直播课内容预览
一、论文核心要点
LSTM的贡献 Transformer的兴起 LSTM的局限性与挑战
二、研究背景
LSTM
LSTM是什么 LSTM的基本结构 LSTM的工作原理 LSTM的优点和局限性
sLSTM mLSTM
三、重点工作
线性注意力 状态空间模型 循环神经网络 门控机制 协方差更新规则 最相关的模型 残差堆叠架构
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四、xLSTM 架构算法详解
xLSTM的提出 xLSTM 架构的具体实现
内存和速度考虑
五、实验和方法
形式语言测试 多查询关联回忆任务 长距离竞技场测试 方法比较与消融研究
六、拓展和局限性
结果分析
xLSTM的性能 可扩展性分析 与Transformer的比较
总体结论
xLSTM的贡献 未来展望
局限性
sLSTM 的并行化限制 mLSTM 的CUDA内核优化 矩阵记忆的计算复杂度 遗忘门初始化 序列长度的影响 大规模实验的计算成本
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