LSTM与Transformer的结合，作为深度学习中的一项创新技术，近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。这种混合模型巧妙地融合了LSTM在处理序列数据时的长短期记忆能力与Transformer在捕捉长距离依赖关系方面的优势，从而在文本生成、机器翻译和时间序列预测等多个领域取得了显著的性能提升。
为了促进对这一技术更深入的理解和应用，我们精心挑选了近两年内发表的20篇关于LSTM+Transformer的前沿论文。这些论文不仅涵盖了最新的研究成果，还提供了相关的数据集和代码实现，为研究人员和实践者提供了宝贵的资源和灵感。
三篇论文详解
1. Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training
方法
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本文提出了一种名为EmbracingFL的联邦学习（FL）框架，旨在通过部分模型训练方法，使所有可用客户端（无论其系统资源如何）都能参与分布式训练。
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该框架建立在一种新颖的部分模型训练方法上，每个客户端根据自己的系统资源能力训练连续的输出层。
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采用多步前向传播（multi-step forward pass）策略，弱客户端只接收其内存空间允许的输入层数量，执行前向传播，记录输出激活矩阵，并丢弃当前层以接收下一层。
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在弱客户端上进行局部训练，只对分配的输出层子模型执行反向传播，从而减少内存占用和计算工作量。
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通过理论分析，证明了EmbracingFL在非凸和光滑问题上保证收敛到静止点附近的区域，即使在弱客户端数量和分配给他们的层数不同的情况下。
创新点
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创新性地提出了一种层级部分训练策略，允许弱客户端只训练模型的一部分，而不是整个模型，这在以往的研究中并不常见。
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通过SVCCA（奇异向量典型相关分析）量化了不同客户端之间输出数据的相似性，发现输出层在客户端之间具有可区分的模式，这为部分模型训练方法提供了理论支持。
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提出了一种多步前向传播算法，显著减少了弱客户端的内存占用和计算成本，同时保持了模型架构的一致性，简化了实现复杂性。
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通过实验验证了EmbracingFL在多种设置下的有效性，包括不同的客户端数量、数据集和模型，展示了其在异构环境中的高准确性和鲁棒性。
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引入了对比学习（contrastive learning）来增强模型对数据的表示能力，通过联合学习策略提高了模型对标签噪声和数据不平衡的鲁棒性。
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证明了EmbracingFL在保持高准确度的同时，能够显著减少弱客户端的计算和通信负担，为实际大规模FL应用提供了一种可行的解决方案。
2.Enhancing IoT Security with CNN and LSTM-Based Intrusion Detection Systems
方法
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该论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，用于增强物联网（IoT）设备的安全性。
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该模型结合了CNN的空间特征提取能力和LSTM的序列记忆保持能力，以识别和分类IoT流量为良性或恶意活动。
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数据预处理：原始数据集包含45个不同特征，包括33种不同的攻击实例和正常流量。数据被组织成矩阵形式以便于模型训练，并转换为二维数据以符合模型输入要求，同时对标签进行了二进制转换。
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数据分割：将预处理的数据集分为训练集和验证集，以及最终测试集。训练集占80%，验证集占20%，以评估模型性能。
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模型架构：提出的模型采用多层结构，包括输入层、一维CNN层、平均池化层、展平层和密集层。模型首先接收45个特征的序列，然后应用一系列卷积层、批量归一化和平均池化层来提取特征和模式。接着，使用ReLU激活函数的密集层将特征转换为更高层次的表示。最后，通过softmax激活函数的密集层进行二分类预测。
创新点
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混合模型的提出：将CNN和LSTM结合，利用CNN进行模式识别和LSTM进行复杂时间依赖性的识别，提高了检测和分类的准确性和效率。
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新数据集的应用：使用了新的CICIoT2023数据集进行训练和最终测试，该数据集包含七类33种攻击，涵盖了物联网网络流量中的典型和新兴攻击类型。
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性能评估：通过使用CICIDS2017数据集进行进一步的测试，验证了模型的泛化能力，确保了模型在不同数据集上的性能评估。
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高准确率和低误报率：所提出的模型在CICIoT2023数据集上达到了98.42%的准确率和0.0275的最小损失，同时保持了9.17%的低误报率和98.57%的F1分数。
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实时应用潜力：论文提出未来工作将考虑在实时场景中实施模型，例如在Raspberry Pi或FPGA上部署，以评估模型在实际环境中的表现。
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模型改进方向：论文提出了未来工作的方向，包括使用所有CICIoT2023数据集进行更深入的分析，以及考虑集成Transformer模型，如注意力层，以进一步提高性能。
3. Hardware-Efficient EMG Decoding for Next-Generation Hand Prostheses
方法
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本文提出了一种新颖的基于吸引子（attractor-based）的神经网络，用于实现下一代便携式机器人假手（RPHs）的芯片级运动解码。
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所提出的架构包括一个编码器（encoder）、一个注意力层（attention layer）、一个吸引子网络（attractor network）和一个细化回归器（refinement regressor）。
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该模型在四个健康受试者上进行了测试，达到了80.6±3.3%的解码准确率。
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该模型与现有的LSTM和CNN模型相比，分别紧凑了120倍和50倍以上，同时保持了可比的（或更优越的）解码准确率。
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该模型通过减少计算次数，在保持准确性的同时显著降低了复杂性，适合作为系统级芯片（System-on-Chip）有效集成。
创新点
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吸引子网络：引入了一种新颖的基于吸引子的网络，用于提取最可能的状态（吸引子），并根据它们的概率分布进行预测，这模仿了手指自然倾向于保持特定位置的特性。
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双重预测策略：提出了双重预测吸引器-细化策略（DPARS），该策略首先基于吸引子提供粗略估计，然后使用轻量级回归器进行细化，以提高RPHs运动的自然性。
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硬件效率：通过显著降低模型大小和减少计算量，实现了硬件效率，使得模型非常适合轻量级、易于获取的AI驱动的假手，这对改善截肢者的生活质量具有重要意义。
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编码器和注意力网络的结合：使用编码器网络进行降维，以及注意力网络关注数据流中最重要的样本，提高了预测的准确性并降低了计算负担。
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熵正则化：在目标函数中使用熵项来提取吸引子，通过仅分配几个高度可能的状态到吸引子集，减少了计算次数，提高了解码的准确性。
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模型紧凑性：所提出的DPARS模型在参数数量上大大减少，与现有模型相比，实现了更高的紧凑性，这对于硬件实现来说是一个显著的优势。
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实时EMG解码：模型能够实时解码EMG信号，这对于实现假手的实时控制和提高用户满意度至关重要。
