xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展，它通过引入新的门控机制和记忆 ...

时间序列异常检测是金融监控、网络安全防护、工业制造控制以及物联网系统监测等领域的核心技术问题。本文研究了一种结合深度学习LSTM自编码器与KMeans聚类算法的无监督异常检测方法，该方法首先利用LSTM自编码器学习序列数据的潜在表示，然后在潜在空间 ...

本文推荐研究人员针对传统计量模型在复杂金融时序预测中的局限性，开展了深度学习模型(LSTM、Transformer)与经典方法(ARIMA ...

【编辑推荐】针对现有叶绿素预测模型精度不足、迁移性差等问题，研究人员提出融合Transformer自注意力机制、LSTM门控结构与开普勒优化算法（KOA）的新型混合模型。实验表明，该模型在南海遥感数据预测中MSE低至0.00011，显著优于基准模型，为海洋生态预警提供 ...

According to the analysis, deep learning architectures such as Long Short-Term Memory (LSTM) networks and hybrid CNN-LSTM ...