最近，长短时记忆网络（LSTM）再次成为研究热点，今年发布的xLSTM与Vision-LSTM，以其创新的思路和应用，引发了学术界的广泛关注。这些新颖的模型不仅克服了以往LSTM在存储决策、信息处理等方面的局限性，更在处理视觉数据与时序数据的方式上，展现出令人惊艳的效果。

在当今迅速发展的科技背景下，电力行业的智能化变革正如火如荼进行。近日，国网吉林省电力有限公司经济技术研究院迎来重大里程碑——成功获得了名为“基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法”的专利。这一消息不仅引发了业内的广泛关注，更为未来电力行业的数字化转型注入了新的活力。

基于深度学习的大风订正预报研究全文请用PC端下载 地址：http://www.hyyb.org.cn/Magazine/Show.aspx?ID=3601读书小笔记作者：杨凡1 刘志丰2 任兆鹏1 崔天伦3 于洋3单位：1. 青岛市气象服务中心, ...

【新智元导读】Transformer模型自2017年问世以来，已成为AI领域的核心技术，尤其在自然语言处理中占据主导地位。然而，关于其核心机制“注意力 ...

IT之家 5 月 13 日消息，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 ...