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快速学会登上nature的热门算法,LSTM!

小白学视觉  · 公众号  ·  · 2025-02-13 10:05

正文

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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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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