牛犇啊！LSTM+Transformer炸裂创新，精准度高至95.65%！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最新的混合架构模型在Nature子刊上发表，以及准确率高达95.65%的BiLSTM-Transformer模型，都是这一领域的杰出代表。

为了促进大家对LSTM+Transformer技术的深入理解，并激发新的研究思路，我们精心挑选了过去两年内发表的17篇顶尖论文。这些论文涵盖了该领域的最新研究成果，包括论文全文、发表期刊以及相关代码资源，旨在为研究人员和实践者提供宝贵的参考和启发。

三篇论文详解

1、Vision Transformers and Bi-LSTM for Alzheimer’s Disease Diagnosis from 3D MRI

方法

本文提出了一种结合视觉Transformer（ViT）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的方法，用于从3D MRI图像中诊断阿尔茨海默病（AD）。具体方法如下：

预处理：使用MATLAB的计算解剖工具箱（CAT12）和统计参数映射12工具（SPM12）进行去颅骨处理，以隔离和提取大脑区域，并进行归一化和配准处理。
特征提取：使用预训练的ViT模型从每个2D切片中提取特征。ViT通过将输入图像划分为一系列不重叠的固定大小的图像块，然后将这些图像块展平成一系列1D嵌入向量（称为token），再通过位置嵌入提供空间信息，并通过多个Transformer块进行特征提取。
Bi-LSTM序列分类：将ViT提取的MRI切片特征作为Bi-LSTM网络的输入，进行AD的二元分类。Bi-LSTM能够捕捉数据的时间依赖性和长期依赖性，通过其门控机制有效防止梯度消失，提高模型的训练效率和准确性。

创新点

ViT和Bi-LSTM的结合：本文首次提出将ViT用于提取3D MRI图像切片的特征，然后使用Bi-LSTM对这些特征进行序列建模和分类，这在AD的诊断中是一个新颖的方法。
使用预训练的ViT模型：利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的ViT模型进行特征提取，这有助于在较小的数据集上实现有效的转移学习。
Bi-LSTM的应用：通过Bi-LSTM对ViT提取的特征序列进行建模，有效地捕捉了特征之间的时间依赖性，这对于分析大脑区域间的复杂关系尤为重要。
针对3D MRI的优化：尽管ViT主要针对2D图像设计，但本文通过将3D MRI数据在轴向平面上标准化并切割成2D切片，使得预训练的2D网络模型可以用于转移学习，提高了对3D MRI数据的处理能力。
早期诊断的潜力：该方法能够提供准确的AD早期诊断，这对于及时的治疗和管理疾病、减缓疾病进展和提高患者的生活质量至关重要。

在这里插入图片描述

2、Integrating LSTM and BERT for Long-Sequence Data Analysis in Intelligent Tutoring Systems

方法

模型架构：提出了一个名为LBKT的新型知识追踪模型，该模型结合了BERT和LSTM的优势，用于处理大规模数据集中的长序列数据。
数据集：使用了包括assist12、assist17、algebra06、EdNet和Junyi Academy在内的五个基准数据集来验证LBKT模型的有效性。
评估指标：使用准确率（ACC）和曲线下面积（AUC）作为性能评估指标，并使用训练速度、速度比和内存使用情况作为处理长序列数据的性能指标。
基线模型：与BEKT、AKT、DKVMN、SSAKT和LTMTI等最新模型进行了比较。
超参数设置：为了与每个模型进行比较，使用了相同的参数设置进行模型训练，包括批量大小、训练/测试拆分、嵌入大小、优化器、学习率、损失函数、调度器、dropout率、训练周期和早期停止条件。
问题陈述：知识追踪的关键在于预测学生在序列中的下一个答案的正确性。

创新点

LBKT模型：首次提出将BERT和LSTM结合用于知识追踪模型，特别针对长序列数据处理进行了优化。
Rasch模型基础的嵌入：使用Rasch模型来处理学生行为数据中的不同难度级别信息，提高了模型的性能和可解释性。
长序列数据处理：LBKT在处理长序列数据时展现出更快的速度和更低的内存成本，比传统的基于深度学习的知识追踪方法更具优势。
消融研究：通过消融研究分析了LBKT各个组成部分对整体性能的影响，证明了LSTM组件在处理长序列数据时的重要性。
t-SNE可视化：使用t-SNE工具展示了模型的嵌入策略，证明了Rasch嵌入在处理难度级别特征方面的有效性。

在这里插入图片描述

3、XTM: A Novel Transformer and LSTM-Based Model for Detection and Localization of Formally Verified FDI Attack in Smart Grid

方法

本文提出了一个名为XTM的新型混合深度学习模型，用于检测和定位智能电网中的虚假数据注入（FDI）攻击。XTM结合了变换器（Transformer）和长短期记忆网络（LSTM），以实时场景下检测数据入侵并确定其确切位置。具体方法如下：

预处理：使用去颅骨处理、归一化和配准来准备MRI图像数据，以消除无关信息并减少噪声。
FDI存在检测模块（FPDM）：使用预训练的Transformer模型处理过去48小时的传感器测量数据，并通过LSTM网络预测下一小时的测量值。通过计算预测值和实际值之间的误差，使用阈值判断系统是否受到攻击。
位置检测模块（LDM）：采用多标签分类方法，同时对每个传感器进行分类，以确定攻击的确切位置。该模块的输入包括FPDM的预测输出和实际传感器测量值。
评估：使用均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的预测准确性。同时，使用精确度、召回率和F1分数等分类指标来评估攻击检测的准确性。