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LSTM与Transformer的结合，作为深度学习中的一项创新技术，近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。这种混合模型巧妙地融合了LSTM在处理序列数据时的长短期记忆能力与Transformer在捕捉长距离依赖关系方面的优势，从而在文本生成、机器翻译和时间序列预测等多个领域取得了显著的性能提升。 为了促进对这一技术更深入的理解和应用，我们精心挑选了近两年内发表的20篇关于LSTM+Transformer的前沿论文。这些论文不仅涵盖了最新的研究成果，还提供了相关的数据集和代码实现，为研究人员和实践者提供了宝贵的资源和灵感。 需要的同学 后台给我留言 回复“ LSTM17 ”即可全部领取 三篇论文详解 1. Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training 方法 本文提出了一种名为EmbracingFL的联邦学习（FL）框架，旨在通过部分模型训练方法，
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