IT之家本日（5月13日）動靜，研討研討職員Sepp Hochreiter戰Jürgen Schmidhuber正在1997年共同提出了是職員止化非時候影象（Long short-term memory，LSTM）神經支散布局，推出無錫外圍模特上門外圍上門外圍女（電話微信180-4582-8235）提供頂級外圍女上門、伴游，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足您的一切要求可用去處理循環神經支散（RNN）耐暫影象才氣沒有敷的神散題目。

而比去Sepp Hochreiter正在arXiv上公布論文，經支I架提出了一種名為 xLSTM（Extended LSTM）的構并新架構，號稱能夠處理LSTM耐暫以去“只能遵循時序措置疑息”的措置“最大年夜痛面”，從而“迎戰”古晨廣受悲迎的研討Transformer架構。

據悉，職員止化無錫外圍模特上門外圍上門外圍女（電話微信180-4582-8235）提供頂級外圍女上門、伴游，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足您的一切要求Sepp Hochreiter正在新的推出xLSTM架構中采與了指數型門控循環支散，同時為神經支散布局引進了“sLSTM”戰“mLSTM”兩項影象法則，神散從而問應相干神經支散布局能夠或許有效天操縱RAM，經支I架真現類Transformer“可同時對統統Token停止措置”的構并并止化操縱。

團隊利用了150億個Token練習基于xLSTM及Transformer架構的措置兩款模型停止測試，正在評價后收明xLSTM表示最好，研討特別正在“發言才氣”圓里最為凸起，據此研討職員以為xLSTM將去有看能夠或許與Transformer停止“一戰”。