取代Mamba，超越Transformer！扩展LSTM到数十亿参数

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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！ 👇🏻扫描二维码免费预约直播课！ 凡预约即可免费领取200篇前沿论文 （58篇时间序列+25种LSTM创新思路+100篇大模型等） 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 LST ………………………………