LSTM预测极端事件能力逊于Transformer：长尾风险被低估
以下基于提供的学术证据，针对“LSTM对极端事件（如战争、资源民族主义）预测能力弱于Transformer”的命题展开系统性分析，涵盖架构原理、数据适应性、训练动态及实证依据四个维度，并结合稀土供应链预测场景提出优化路径： 一、模型架构原理：长尾事件建模的固有
预测 长尾 transformer lstm lstm预测 2025-06-10 11:04 9
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冷启动问题：新客户无交易记录时，用行业均值填充LSTM输入
以下针对冷启动场景中“用行业均值填充LSTM输入”的需求，结合资料中的方法论与实证依据，从问题本质、行业均值填充原理、LSTM集成方案、工程实现及效果验证五个维度展开系统化解析，并提供可落地的技术路径。一、冷启动问题本质与行业均值填充的适用性1.冷启动的核心矛
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI“自我进化”论文集中发布，新趋势涌现？
机器之心报道编辑：张倩、+0让 AI 实现自我进化是人类一直以来的梦想。早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用一种递归的自我改进协议，如果
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布
早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用一种递归的自我改进协议，如果能够证明新代码的策略较佳，就会重写自己的代码。但这终究只是一个假想。