视频讲解|Python实现LSTM、xLSTM（sLSTM、mLSTM）及注意力机制：文本与电力负荷时间序列预测
在数据科学的序列建模领域，LSTM 曾凭借门控机制突破 RNN 的短期记忆局限，却在动态存储修正、并行计算扩展、深层网络训练中渐显疲态 —— 这正是我们为客户定制序列建模咨询项目时的核心痛点。本视频凝聚项目实战智慧，以Python为工具，系统解码 LSTM 基础逻辑→xLSTM 架构革新（sLSTM 标量精细调控、mLSTM 矩阵并行增强、残差网络深层堆叠）→注意力机制拓展 的技术路径，并通过 文本情感分类 与短期电力负荷数据集 预测实践，验证模型效能。
