xLSTM入门学习资料-扩展长短期记忆网络

xlstm

xLSTM:扩展长短期记忆网络入门指南

xLSTM(Extended Long Short-Term Memory)是由Sepp Hochreiter等人提出的一种新型递归神经网络架构,旨在克服传统LSTM的局限性,在语言建模等任务上展现出优异的性能。本文将为您介绍xLSTM的基本概念、实现方法以及相关学习资源,帮助您快速入门这一前沿模型。

什么是xLSTM?

xLSTM是在LSTM基础上的扩展和改进,主要包含以下创新:

指数门控:采用指数函数作为门控机制,提高模型的表达能力。
归一化和稳定化:引入适当的归一化和稳定化技术,增强模型训练的稳定性。
矩阵记忆:使用矩阵形式的记忆单元,增强模型的记忆容量。

通过这些改进,xLSTM在语言建模等任务上展现出优于Transformer和状态空间模型的性能。

xLSTM的实现

目前已有多个开源实现可供参考:

xLSTM架构图

安装和使用

以官方实现为例,安装步骤如下:

git clone https://github.com/NX-AI/xlstm.git
cd xlstm
pip install -e .

使用示例:

from xlstm import xLSTMBlockStack, xLSTMBlockStackConfig

cfg = xLSTMBlockStackConfig(
    mlstm_block=mLSTMBlockConfig(...),
    slstm_block=sLSTMBlockConfig(...),
    context_length=256,
    num_blocks=7,
    embedding_dim=128,
    slstm_at=[1],
)

xlstm_stack = xLSTMBlockStack(cfg)