近日,LSTM的原作者Sepp Hochreiter带队对LSTM框架进行了全新升级,重点针对LSTM缺乏并行处理能力以及在存储容量和灵活性上的缺陷进行了改进,提出了一种称为xLSTM的全新架构。xLSTM提出了两种新的内存单元设计:一种是使用标量内存和标量更新的sLSTM,它引入了新的记忆混合技术;另一种是mLSTM,它使用矩阵内存并能完全并行...
最新开源成果连超Transformer和Mamba,依然是发论文好选择 LSTM最近真是赚足了眼球,前有大幅领先Transformer和Mamba的xLSTM,后有视觉领域新宠Vision-LSTM,这俩都出自原作者之手,实力上演现实版“重生之夺回一切”。 自从它们火了之后,这类LSTM改进变体也成了论文界香饽饽,相关研究数目繁多,也给我们处理序列数据提供了更...
创建者:星汉槎 收藏 AI大讲堂:老将出马一个顶俩,专业拆解打败Transformer和Mamba的【xLSTM模型】 1.2万播放 DALL·E 2(内含扩散模型介绍)【论文精读】 17.3万播放 AI大讲堂:敢叫transformer换新天!专业拆解【Mamba-2模型】 2.2万播放 AI大讲堂:革了Transformer的小命?专业拆解【Mamba模型】 4.5万播放6...
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。。
如上图右侧所示,输入首先通过一个MLP映射到更高维度的空间,然后在该空间中使用mLSTM提取特征。接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势...
LSTM最近真是赚足了眼球,前有大幅领先Transformer和Mamba的xLSTM,后有视觉领域新宠Vision-LSTM,这俩都出自原作者之手,实力上演现实版“重生之夺回一切”。 自从它们火了之后,这类LSTM改进变体也成了论文界香饽饽,相关研究数目繁多,也给我们处理序列数据提供了更多选择和灵感启发。
接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势。 三、实验效果 本文的实验重点对xLSTM在语言建模方面的性能进行了评估,首先在15B tokens的...
如上图右侧所示,输入首先通过一个MLP映射到更高维度的空间,然后在该空间中使用mLSTM提取特征。接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势...
创建者:星汉槎 收藏 AI大讲堂:老将出马一个顶俩,专业拆解打败Transformer和Mamba的【xLSTM模型】 1.1万播放 DALL·E 2(内含扩散模型介绍)【论文精读】 17.2万播放 AI大讲堂:敢叫transformer换新天!专业拆解【Mamba-2模型】 2.1万播放 AI大讲堂:革了Transformer的小命?专业拆解【Mamba模型】 4.4万播放7...