北京
LSTM又火了了，拿下Nature大子刊！作者提出模型CLM，以LSTM为基础，并调整喂数据的顺序，在药物分子优化任务中，实现了分子活性提升20倍的显著效果！
不仅如此，在CVPR、ICLR等顶会上也有不少成果，像是推理速度提升40%的CS-LSTMs模型、性能远超SOTA的LSTM-DLN架构……实际上，对其的改进一直都是热门，自提出以来，引用量已经10万+了。主要在于，相比Transformer等模型，其更加简单、鲁棒性更高、计算资源和数据量要求更低，在医学、金融等现实领域具有不可代替的作用。
为方便大家研究的进行，我梳理了122种创新思路，并按视角进行了分类，相信能够给你带来idea启发，一起来看！
模块一：内部魔改型7篇
通过优化内部单元结构，解决LSTM性能、效率等问题
主要涉及LSTM作者亲自操刀的xLSTM，此外还有Vision-LSTM、Bi-LSTM、coupled LSTM……
模块二：结构增强型50篇
主要解决LSTM单一模态/依赖建模不足等问题
主要涉及：LSTM+Transformer、+注意力、LSTM+CNN+Ttention、LSTM+Mamba、+CNN等8类前沿结合。
模块三：机制融合型38篇
解决LSTM数据质量/数据量不足等问题
主要聚焦LSTM与GAN、卡尔曼滤波、强化学习、贝叶斯等的结合
模块四：新兴架构结合型27篇
解决LSTM可解释性/领域适配差等蚊子
具体有：LSTM与KAN、PINN、迁移学习的结合。
如何获取？
所有的论文和源码，都已经整理好，且在持续更新中。需要的话，可以：
发送关键词【122长短】获取
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