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深入解析xLSTM:LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解

时间:2024-05-20 09:54:20浏览次数:26  
标签:残差 PyTorch xLSTM 记忆 引入 LSTM 门控

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结构来改进 LSTM,旨在提高 LSTM 在处理大规模数据时的表现和扩展性。以下是 xLSTM 相对于原始 LSTM 的几个主要区别:

  1. 指数门控:- xLSTM 引入了指数门控机制,这是一种新的门控技术,与传统的 sigmoid 门控不同。指数门控可以提供更动态的信息过滤能力,有助于改善记忆和遗忘过程。
  2. 记忆结构的修改:- sLSTM:单一记忆体系结构中加入了新的记忆混合技术。它仍然保持标量更新,但通过改进的混合方式提高了信息的存储和利用效率。- mLSTM:引入矩阵记忆,这允许并行处理并改善了存储容量。它使用了协方差更新规则,适合处理大规模并行数据,解决了 LSTM 在并行化方面的限制。
  3. 归一化和稳定化技术:- 为了防止指数门控引起的数值稳定性问题,xLSTM 在门控计算中引入了额外的归一化和稳定化步骤,例如使用最大值记录法来维持稳定。
  4. 残差块的集成:- xLSTM 将这些改进的 LSTM 单元集成到残差块中,这些残差块被进一步堆叠形成完整的网络架构。这种设计使得 xLSTM 能够更有效地处理复杂的序列数据。
  5. 性能和扩展性:- xLSTM 在性能上与最新的 Transformer 和状态空间模型相媲美,尤其是在大规模应用和长序列处理方面展现出优势。

总的来说,xLSTM 的设计目标是解决传统 LSTM 在处理大规模数据和长序列时面临的限制,如并行性差和存储容量有限,通过引入新的门控机制和记忆结构,使其在现代深度学习应用中更具竞争力。

 

https://avoid.overfit.cn/post/84b99c27b672442ba01a836994cb8ce6

标签:残差,PyTorch,xLSTM,记忆,引入,LSTM,门控
From: https://www.cnblogs.com/deephub/p/18201272

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