conv-LSTM产生背景:conv-lstm的诞生,与一 个降水预测的问题有关——“给定前几个小时的降水分布图,预测接下来几个小时的降水分布情况” 我們的任務是希望可以透過以往的前 J 張圖片,可以產生後面 K 張的圖片。…
GRU的计算公式为: GRU摒弃了LSTM中的记忆单元,并将输入门和遗忘门结合成了更新门(update gate) z 为更新门,决定有多少迁移一层的状态要更新当前神经元中 \hat{h}为隐含层候选值,但是从最后一个函数可以看出,隐含层的候选值需要使用更新门来进行计算更新 LSTM和GRU的实现 pytorch中提供了 LSTM和GRU的实现方式 ...
以下是ConvLSTM模型原理的详细介绍。 一、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过卷积操作对输入图像进行特征提取,提取出图像中的局部特征。卷积操作可以有效地减少参数数量,提高模型的泛化能力。 二、长短期记忆网络(LSTM) 长短期记忆网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络。
ConvLSTM模型pytorch conv lstm 1 背景 用于降水预测 2 核心思想 2.1 卷积替代hadamard乘积 普通的LSTM是这样的 其中的 o 表示hadamard乘积,其实就是矩阵相乘,相当于全连接神经网络(一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘),全连接网络参数量巨大,不能有效提取空间信息,把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中使...
2.3.2 深层双向lstm 三、 GRU 因为LSTM的训练比较慢,而GRU在其上稍微修改,速度可以快很多,而精度基本不变,所以GRU也十分流行 3.1 结构图 3.2 公式 3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以观看【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别 四、 ConvLSTM和ConvGRU ...
CONV-LSTM网络输入与输出格式分别为XYshape，其中参数分别表示批次大小、时间戳、图像宽度、高度与通道数。网络结构配图展示了具体的实现方式与激活函数选择，伪代码示例展示了训练流程，包括epoch、batch_size、优化器与损失函数的配置。训练过程中的损失函数随epoch迭代逐渐减小，提示模型学习能力增强。然而，应...
平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM
利用长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)提取位移时间序列中的时序信息,通过卷积层提取位移序列中隐藏的深层特征.针对卷积层对于数据之间内部特征提取不充分的问题,引入自注意力机制(Self-attention Mechanism)充分提取边坡位移数据之间的关系特征.试验结果表明:融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测模型的预测...
首先，RNN作为基础模型，通过考虑过去信息，优点在于处理序列数据，但易受梯度消失和爆炸问题困扰，且占用较多显存。LSTM为解决这些问题而生，通过门控机制改进，可构建多层双向网络，提高预测性能。GRU则在LSTM基础上简化，速度更快，精度保持，常用于高效训练。为了捕捉时空信息，ConvLSTM和ConvGRU将LSTM的全...
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