xLSTM 将这些改进的 LSTM 单元集成到残差块中,这些残差块被进一步堆叠形成完整的网络架构。这种设计使得 xLSTM 能够更有效地处理复杂的序列数据。 性能和扩展性: xLSTM 在性能上与最新的 Transformer 和状态空间模型相媲美,尤其是在大规模应用和长序列处理方面展现出优势。 总的来说,xLSTM 的设计目标是解决传统 LS...
此外，原论文还探讨了 xLSTM 对现有深度学习技 术和实际应用的可能影响，包括其对语言建模、文本生成、机器翻译等任务的适用 性和改进空间等。 如今深度学习量化研究主要采用循环神经网络类架构，LSTM 及其变体的更是其主 流选择之一。xLSTM 作为 LSTM 的新型变体，提升了记忆能力和并行处理能力， 优化了计算效率和...
残差块:xLSTM架构通过残差堆叠构建,利用预层归一化(preLayerNorm)残差骨干。 并行化:mLSTM的设计允许并行化,而sLSTM由于内存混合而无法并行化。 实验 合成任务和长距离竞技场:测试了xLSTM在处理形式语言和长序列任务上的能力。 方法比较和消融研究:在SlimPajama数据集上训练并比较了xLSTM和其他方法的性能。 大型语言...
定义XLSTM(sLSTM和mLSTM)和Transformer的组合模型。 使用XLSTM进行特征提取和时间序列建模,结合Transformer的注意力机制增强模型性能。 训练 设置训练参数,如学习率、批次大小、训练轮数等。 使用训练集数据训练模型,并在验证集上评估性能。 测试 使用测试集数据测试模型,计算R方、RMSE、MAE、MAPE等评价指标。 绘制预测...
堆叠的xLSTM块:通过堆叠多个xLSTM块来构建完整的xLSTM架构,类似于构建深度卷积网络和Transformer。 预层归一化(pre-LayerNorm):在每个xLSTM块之前使用,有助于稳定训练过程。 3.5. 门控机制 输入门:控制新信息的流入。 遗忘门:决定哪些信息应该从记忆状态中被遗忘。
1997年,Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber共同提出了长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络结构,以解决循环神经网络(RNN)长期记忆能力不足的问题。然而最近,Hochreuter在《arXiv》上发表了一篇论文,提出了一种名为xLSTM(Extended LSTM)的新架构。
IT之家 5 月 13 日消息，研究人员 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年共同提出了长短期记忆（Long short-term memory，LSTM）神经网络结构，可用来解决循环神经网络（RNN）长期记忆能力不足的问题。而最近 Sepp Hochreiter 在 arXiv 上发布论文，提出了一种名为 xLSTM（Extended LSTM）的新架构，...
今天给大家分享一个超强的算法模型,xLSTM。 xLSTM(Extended Long Short-Term Memory)是对传统 LSTM(Long Short-Term Memory)模型的扩展和改进,旨在提升其在处理时间序列数据和序列预测任务中的性能。 传统的 LSTM 模型通过引入遗忘门、输入门和输出门,解决了标准 RNN(Recurrent Neural Network)在长序列数据中存在的...
xLSTM架构：通过将sLSTM和mLSTM集成到残差块中，构建了xLSTM架构。二、实现过程 2.1 加载数据 data=...
和Transformer和状态空间模型相比,指数门控和修改后的记忆结构增强了xLSTM的性能,无论是在性能还是扩展方面表现尚可。这些突破让LSTM长期在大语言模型上的瓶颈得到解决,也许未来可能会成为新的大语言技术巨头。 Transformer只是一种大语言模型的架构,核心还是注意力机制,然而计算的复杂度还是摆在那儿。有不少的竞争者例如...