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XLSTM+transformer时间序列预测代码

article 2024/12/26 11:49:20

本文尝试将XLSTM+transformer进行结合提出一种新的组合算法

LSTM（扩展长短期记忆网络）是一种在传统LSTM（长短期记忆网络）的基础上进行优化和扩展的深度学习模型。它旨在解决LSTM在处理复杂序列数据时的某些限制，并借鉴了现代大型语言模型（LLM）中的最新技术。以下是对xLSTM的详细介绍：

1.XLSTM

LSTM自20世纪90年代以来，一直是时间序列和语言建模领域的重要工具。虽然它在许多应用中表现出色，但随着Transformer等新架构的出现，LSTM面临了一些挑战，特别是在处理大规模数据时。为此，xLSTM提出了一种新的架构，结合了LSTM的优点和现代技术的创新。

2. 核心创新

指数门控机制：
- xLSTM引入了一种新的门控机制，使用指数函数来调节信息流。这种机制能够在时间上更灵活地控制信息的遗忘和保留，提高了模型对序列动态变化的适应能力。
内存结构的改进：
- xLSTM包括两种主要变体：
  - sLSTM（标量LSTM）：增加了标量更新机制，使得每个内部记忆单元可以更细粒度地控制。这种设计使得模型在处理细微时间变化的序列数据时，能够保持较低的计算复杂度，并且适合在资源受限的环境中使用。
  - mLSTM（矩阵LSTM）：采用矩阵内存和协方差更新规则，完全可并行化。这使得模型可以在更大规模的数据集上高效运行。

3. 关键特性

扩展记忆能力：
- 通过改进的门控和内存结构，xLSTM能够在更长的序列中保留信息，特别适用于需要长时间依赖的任务，如自然语言处理和时间序列预测。
改进的梯度流：
- 解决了LSTM中常见的梯度消失和爆炸问题，确保了训练期间更好的梯度流动。这有助于模型在深层网络中更稳定和有效地学习。
可扩展性：
- xLSTM的设计使其能够处理更大的数据集和更长的序列，而不会显著降低性能。这一特性对于需要实时处理和分析大规模数据的应用尤为重要。
架构增强：
- xLSTM的架构可能包含额外的层或连接，以提高其捕捉复杂模式的能力。这可能涉及对门机制的进一步修改或引入新类型的层，从而增强模型的表达能力。
正则化技术：
- 为了防止过拟合，xLSTM结合了先进的正则化方法，如dropout（随机失活）、层归一化或循环dropout。这些技术有助于模型在未见数据上的泛化能力，确保其在实际应用中的可靠性。

2.transformer

Transformer 是在 Attention is All You Need 论文中提出的，它是Google于2017年提出来算法框架，它使用了Self Attention的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在WMT 2014 Englishto-German和WMT 2014 English-to-French两个机器翻译任务上都取得了当时 SOTA 的效果。如果没有这篇文章的发布，就没有我们现在熟知的ChatGPT。
就当前来说，Transformer这个概念对大部分人来说并不陌生，但是它其中具体的一些原理可能不是特别清楚。为此今天作者整理了这篇文章，本文主要译自http://jalammar.github.io/illustrated-transformer，个人感觉是 Transformer讲解得最好的文章。这篇文章从输入开始，一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程。
Transformer模型的其中一个优点，就是使得模型训练过程能够并行计算。在 RNN 中，每一个 time step 的计算都依赖于上一个 time step 的输出，这就使得所有的 time step 必须串行化，无法并行计算，如下图所示。
而在 Transformer 中，所有 time step 的数据，都是经过 Self Attention 计算，使得整个运算过程可以并行化计算。这篇文章的目的是从上到下，一步一步拆解 Transformer 的各种概念，希望有助于初学者更加容易地理解 Transformer 到底是什么。

Transformer 使用了Seq2Seq任务中常用的结构——包括两个部分：Encoder 和 Decoder。一般的结构图，都是像下面这样。