LSTM+Transformer：10种创新方案综述

LSTM+Transformer：10种创新方案综述

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/138225456

LSTM与Transformer的结合是当前深度学习领域的一个重要研究方向。这种结合方式不仅能够有效解决序列数据中的长期依赖问题，还能通过并行计算提高模型训练效率。本文整理了10种LSTM与Transformer结合的创新方案，包括模型架构、方法和创新点，并附有具体案例和图表，展示了这种结合在不同场景下的应用效果。

LSTM-Transformer混合架构在工程系统中的实时多任务预测

方法：论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构，专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势，通过在线学习和知识蒸馏技术，动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。

创新点：

• 提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构，专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer的核心优势，提供了一种优于传统预测模型的替代方案。
• 使用在线学习技术，使模型能够动态适应变化的操作条件，并不断融入新的现场数据。
• 利用知识蒸馏技术，有效地将大型预训练网络的洞察力转移给较小、预先训练网络，从而在不牺牲计算资源的情况下实现高精度的预测。

BiLSTM-Transformer在情感识别中的应用

方法：论文提出了一种新的情感识别模型架构，结合了双向长短期记忆（BiLSTM）-Transformer和二维卷积神经网络。BiLSTM-Transformer用于处理音频特征以捕捉语音模式的序列，而2D CNN用于处理梅尔频谱图以捕捉音频的空间细节。通过使用10折交叉验证方法验证模型的能力，该方法应用于Emo-DB和RAVDESS两个主要的语音情感识别数据库，并分别达到了95.65%和80.19%的高精度。

创新点：

• 提出了将双向长短期记忆（BiLSTM）-Transformer和二维卷积神经网络（2D CNN）结合的模型架构。这种创新的整合方法在理解和解释语音中的情感线索方面提供了新的可能性。
• 运用t-SNE算法，通过可视化评估了不同特征组合的有效性，并确定了在Emo-DB和RAVDESS数据库中具有最佳区分度的特征组合。

LSTTN：基于Transformer的时空神经网络

方法：本文提出了一种名为LSTTN的新型交通流量预测框架，该框架综合考虑了历史交通流量中的长期特征和短期特征，以获得更准确的预测结果。LSTTN模型通过集成长期趋势、周期性和短期趋势的特征来改善预测准确性。

创新点：

• 提出了一种基于Transformer的交通流量预测框架LSTTN，该框架可以充分利用长时间序列中的长期趋势和周期性特征，以提高预测准确性。
• 在提出的框架中设计了具体的模块，包括使用掩码子序列Transformer进行预训练，通过堆叠的1D扩张卷积层提取长期趋势，以及使用动态图卷积层提取周期性特征。
• 在四个实际数据集上进行了实验评估，结果表明LSTTN模型在所有预测时间段上都优于基线模型。在四个真实世界的数据集上相比基线模型实现了最小5.63%和最大16.78%的性能提升。

SwinLSTM：基于Swin Transformer和LSTM的时空预测

方法：本文提出了一种新的循环单元SwingLSTM，它融合了Swin Transformer块和简化的LSTM，并基于此构建了一个用于时空预测任务的预测网络。

创新点：

• 提出了一种新的架构用于时空预测任务，能够高效地建模空间和时间依赖关系。
• 新的架构可以有效地捕捉时空依赖关系。
• 通过对各种数据集（包括Moving MNIST，TaxiBJ，Hu-man3.6m和KTH）的广泛实验，证明了该方法的出色性能。
• 提出了一种新的循环单元，称为SwinLSTM，能够高效地提取时空表示。
• SwinLSTM将Swin Transformer模块和简化的LSTM集成在一起，取代了ConvLSTM中的卷积结构，从而提高了预测准确性。
• SwinLSTM在Moving MNIST，TaxiBJ，Human3.6m和KTH等四个数据集上取得了出色的性能。