xLSTM - AI在线

研究人员推出 xLSTM 神经网络 AI 架构：并行化处理 Token、有望迎战 Transformer

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，号称可以解决 LSTM 长期以来“只能按照时序处理信息”的“最大痛点”，从而“迎战”目前广受欢迎的 Transformer 架构。IT之家

原作者带队，LSTM真杀回来了！

LSTM：这次重生，我要夺回 Transformer 拿走的一切。20 世纪 90 年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM 经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其风光不再。当人们都以为 Transformer 在语言模型领域稳坐江山的时候，LSTM 又杀回来了 —— 这次，是以 xLSTM 的身份。5 月 8 日，LSTM 提出者和奠基者 Se