论文名称：ModelingLong-andShort-TermTemporalPatternswithDeepNeuralNetworks论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3209978.3210006论文年份：SIGIR2018论文被引：594（2022/04/21）论文代码：https://github.com/laiguokun/LSTNet论文数据：https://github.com/laiguokun/multivariate-time-series-dataABSTRACTMultivariatetimeseriesforecasti

一、引言    LSTM出现以来，在捕获时间序列依赖关系方面表现出了强大的潜力，直到Transformer的大杀四方。但是，就像我在上一篇博客《RNN与LSTM原理浅析》末尾提到的一样，虽然Transformer在目标检测、目标识别、时间序列预测等各领域都有着优于传统模型的表现，甚至是压倒性的优势。但Transformer所依赖的Multi-HeadAttention机制给模型带来了巨大的参数量与计算开销，这使得模型难以满足实时性要求高的任务需求。我也提到，LSTM想与Transformer抗衡，似乎应该从注意力机制方面下手。事实上，已经有研究这么做了，那就是LSTNet。二、LSTNet