1. 打开极链AI云 2. 点击模型 3. 选择模型并创建实例 4. 选择对应镜像 5. 连接实例创建完成后，点击jupyterlab连接 04 模型使用 1. 进入终端 2. 数据集准备 执行以下代码，拷贝权重及数据集 cd ./.# 进入根目录cp -r /datasets/ConvLSTM/mnist_test_seq.npy ././user-data# 将复现所需的公开数据集复...
模型复现丨图像预测模型ConvLSTM的快速复现 一、模型详情1.模型简介ConvLSTM是LSTM模型的一种变体,它最早于2015年在论文《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》中被提出。ConvLS… 极链AI云 复现lammps论文模型:界面模型建模 小马老师发表于lammp... 释放大模型的潜能-复...
这篇文章是香港科技大学计算机学院施行健博四的时候(2015年)发表在计算机领域的一篇会议论文( 会议名称:Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015),至今被引800多次,这篇文章也是在国际上首次提出了卷积神经网络CNN和循环神经网络LSTM的结合体-ConvLSTM。经人肉该作者,其目前在美国亚马逊工作。 2...
ConvLSTM通过其本地邻居的输入和过去状态来确定网格中某个单元格的未来状态。 图2:ConvLSTM内部结构 \begin{aligned}i_{t} &=\sigma\left(W_{x i} * \mathcal{X}_{t}+W_{h i} * \mathcal{H}_{t-1}+W_{c i} \circ \mathcal{C}_{t-1}+b_{i}\right) \\f_{t} &=\sigma\left(W_...
ConvGRU是根据施博士的ConvLSTM进行了修改,将LSTM转化为了GRU进行计算。ConvLSTM是使用卷积核代替LSTM中的全连接层,即将全连接变为局部连接,使用GRU进行对比,基于torch进行计算,传统的GRU用torch表示前向传播过程为: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
convLSTM可以处理5D张量,数据维度为(n_samples, n_timesteps, n_indX, n_colX, n_channels)。n_samples为时序样本集,每个样本点是(n_timesteps, n_indX, n_colX, nchannels)。(n_indX, n_colX )可以看作一张图片,n_channels是图片的原色层。 现重点说明n_timesteps。当n_timesteps>1时,表示一小段...
单站点多变量单步预测问题---基于ConvLSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:ConvLSTM是一种基于LSTM的卷积循环神经网络,它通过在LSTM单元中引入卷积运算,将空间信息融入到时序处理中,ConvLSTM可以有效的处理视频、遥感图像等具有时间和空间维度的数据。它的输入可以是一个3D张量(如视频数据),其中每个时间步的输入是一...
ConvLSTM2D的cell中输出有tanh激活,几个门控由hard-sigmoid(sigmoid的近似)激活 Conv3D最后的输出由sigmoid激活 伪代码 # first, get our data # build our model seq = Sequential() # repeat the convlstm2d_bn struct for 4 times seq.add(ConvLSTM2D()) seq.add(BatchNormalization()) seq.add...
ConvLSTM 的参数主要分为以下几类: 1.LSTM 参数:包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞的激活函数、权重和偏置。 2.卷积参数:包括卷积核的大小、步长和填充。 3.池化参数:包括池化核的大小和步长。 4.序列到序列(seq2seq)模型参数:包括编码器和解码器的参数。 5.损失函数参数:包括交叉熵损失和其他正则化损失。
ConvLSTM参数详解 1、最重要的输入尺寸和输出尺寸 以data_format='channels_last'为例: 输入尺寸:输入 5D张量,尺寸为: (samples,time, rows, cols, channels)。即要提前将训练集和测试集reshape成如上形式的tensor张量,例如下图: 输出尺寸:如果 return_sequences,返回 5D 张量,尺寸为:(samples, timesteps, out...