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 ...

过去，AI 只能“被训练”；现在，它开始“训练自己”。来自 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 团队的最新研究，展示了一种能 自我修改、 自我修复、甚至 自我优化的智能体——它真的开始学会 Debug 自己。

导语：本文代码实现均基于 Python 3 和 Keras 框架，手把手帮你解决单词难的问题~ 雷锋网按：本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Predicting English Pronunciations，作者 Ryan Epp。 我近期在研究一个 NLP 项目，根据项目的要求，需要能够通过设计算法和模型处理单词 ...

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 ...

本文提出了一种创新的CBAM-LSTM-Attention混合模型，通过XGBoost算法优化EEG通道选择，显著提升了情绪识别的准确率与计算效率。该模型融合通道-空间注意力模块（CBAM）与多头时间注意力机制，在DEAP数据集上单通道分类唤醒度（arousal）和效价（valence）分别达95.108% ...