扩展长短期记忆网络 xLSTM

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点击蓝字 关注我们 报告摘要 本篇报告主要介绍了最新的循环伸进网络研究进展——扩展长短期记忆网络（Extended Long Short-Term Memory，xLSTM）。在多年以来的深度学习研究中，长短期记忆网络（LSTM）因其在处理序列数据中显示出的卓越性能而受到广泛关注和应用。然而，随着数据量的增加和任务复杂性的提高，传统的LSTM模型在处理能力和效率上显示出了局限性。xLSTM 模型通过引入指数门控和改进的记忆结构，解决了传统LSTM的一些核心局限性。 报告第一部分介绍了传统长短期记忆网络LSTM模型的原理和局限性。LSTM能够有效解决传统循环神经网络（RNN）面临的梯度消失问题，因此在自然语言处理、语音识别以及其他需要处理时间序列数据的领域中扮演了关键角色。然而在大规模语言模型和实时应用场景中，LSTM 模型由于并行处理能力不足和记忆能力有 ………………………………