在神經算法推理中，除了LSTM，還有多種其他類型的循環聚合器可以探索：
門控循環單元（GRU）：GRU是一種簡化的RNN架構，具有較少的參數，能夠在保持性能的同時提高計算效率。GRU在某些任務上可能比LSTM表現更好，特別是在數據量較小的情況下。
變種RNN：如Echo State Networks（ESN）和Liquid State Machines（LSM），這些模型利用隨機的、固定的隱藏單元來捕捉時間序列的動態，並且在某些情況下能夠提供更好的性能。
自注意力機制：雖然自注意力機制通常與Transformer架構相關，但可以將其與循環聚合器結合，形成一種新的聚合器，這樣可以在捕捉長期依賴性方面提供更好的性能。
多層RNN：通過堆疊多層RNN，可以提高模型的表達能力，這樣的結構能夠捕捉更複雜的模式和關係。
結合圖神經網絡的聚合器：例如，將RNN與GNN結合，利用GNN的結構性優勢來增強RNN的聚合能力，這樣可以在處理圖結構數據時獲得更好的性能。