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原创 论文笔记 VMRNN: Integrating Vision Mamba and LSTM for Efficient and Accurate Spatiotemporal Forecasting

提出了VMRNN单元，这是一种结合了Vision Mamba模块和LSTM优点的新型循环单元。经过广泛的评估，我们的方法在多个基准测试中表现出色，同时保持了较小的模型规模。：处理输入数据时，单个卷积层只能捕捉到局部的、有限范围的特征信息；卷积核的大小决定了每次卷积操作能够“看到”的输入区域，即感受野：增加网络深度、池化层、跳跃连接----->训练难度、计算成本、内存需求增加：自注意力机制的计算复杂度随着输入序列的长度呈二次增长；