Introduction to Long Short Term Memory (LSTM)
为什么重要：在人工智能 (AI) 和深度学习领域，LSTM 是使用人工神经网络的长短期记忆网络。
Deep Dive into LSTMs & xLSTMs by Hand ✍️
深入研究 LSTM 和 xLSTM ✍️探索 LSTM 的智慧，从而引领 xLSTM — 可能与当今的 LLM 竞争作者图片（我 4 岁的孩子创造的古代巫师）“在 Serentia 的魔法王国中，古老的森林低语着早已被遗忘的咒语秘密，那里居住着 Enigmastrider — 一位受人尊敬的巫师，永恒智慧的守护者。在 Serentia 面临可怕危险的一个关键日子，Enigmastrider 使用精华石编织了一个神秘的仪式，充满了过去、现在和未来的精华。借助古老的魔法，他召唤出了 LSTM，这是一种知识管道，能够保存 Serentia 的历史并预见其命运。就像一条充满无限智慧的河流，LSTM 流
Deep Recurrent Neural Nets with Long Short Term Memory
再次。LTSM 可能正在成为循环 NN 建模中的大问题。我之前写过博客（例如这里），但我仍然不太了解它。有人了解吗？也许它只是一种避免消失梯度问题的手段（并不是说这并不重要）；也许它更重要。这篇新论文写得很好，突出介绍了 LSTM。DONUT 集成组合预测方法作者：Lars Lien Ankile；Kjartan Krange摘要：本文提出了一种集成预测方法，通过减少特征和模型选择假设，在 M4Competition 数据集上显示出强劲的结果，称为 DONUT（不使用人类假设）。我们的假设减少主要由自动生成的特征和更多样化的集成模型池组成，其表现明显优于 Montero-Manso 等人（20
