packetLSTM：用于具有变化特征空间的流数据的动态LSTM框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种名为packetLSTM的动态LSTM方法，旨在针对流数据中的变化输入特征空间进行在线学习。该方法为每个输入特征设置专门的LSTM，并利用共享的全局内存，持续学习以缓解遗忘问题。packetLSTM在五个数据集上表现优异，且可扩展至其他RNN类型。
🏷️
