这是我的第351篇原创文章。 一、引言 LSTM在1990年代被提出，用以解决循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。LSTM在多种领域取得了成功，但随着Transformer技术的出现，其地位受到了挑战。如果将LSTM扩展到数十亿参数，并利用现代大型语言模型（LLM）的技术，同时克服LSTM的已知限制，我们能在语言建模上走多远？ 论文介绍了两种新的LSTM变体：sLSTM（具有标量记忆和

Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 公和众与号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 2 方法 3 实验 3.1 分类设计 4 结论 0. 摘要 Transformer 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干网络，尽管它最初是为自然语言处理引入的。