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(花书中使用
论文:2015 | Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting 作者:Xingjian Shi等人 机构:香港科技大学和香港天文台 代码:github.com/jhhuang96/Co 引用量:5239 一、介绍 作者针对时空预测任务,将原FC-LSTM改进为ConvLSTM。主要改进在于:将input-to-state和state-to-state转换的...
论文原文指出了对物体速度移动的洞悉和kernelsize相关,基于这个先验知识(大核对大移动敏感,小核对小移动敏感),可否做一个自适应kernelsze来更分注意力捕捉两种速度的移动情况。 与GAN结合:判别做的太差了 Git链接 参考 github.com/ndrplz/ConvL github.com/tychovdo/Mov architect1st.github.io/ 编辑于 2021-04-03...
我复现了论文中基于这个数据集的实验(pytorch),详见我的Github[2]。 3.2 Radar Echo Dataset 该数据集作者没有公开。 4 结论 这篇文中提出了一种可以提取时空特征的结构ConvLSTM,并且通过实验证明了其有效性。该结构其实可以应用到其他具有时空关系的数据上。 [1] https://arxiv.org/abs/1506.04214v1 [2] ...
在Pytorch中没有内置的GAP层,因此可以用adaptive_avg_pool2d来替代,这个函数可以将特征图压缩成给定的输出形状,将output_size参数设置为(1,1),就等同于GAP操作,函数的详细使用方法可以参考https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional... ...
本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案,该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型,但是LSTM层的参数量较大,这就带来以下问题:一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合;二是为了尽量避免过拟合,在有限的数据集下我们无法构建更深的模型,难以挖掘到更丰富的信息...
在Pytorch中没有内置的GAP层,因此可以用adaptive_avg_pool2d来替代,这个函数可以将特征图压缩成给定的输出形状,将output_size参数设置为(1,1),就等同于GAP操作,函数的详细使用方法可以参考https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d.html?highlight=adaptive_avg_pool2d#tor...
本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案,该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型,但是LSTM层的参数量较大,这就带来以下问题:一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合;二是为了尽量避免过拟合,在有限的数据集下我们无法构建更深的模型,难以挖掘到更丰富的信息...
那在一个一个预测的里面,需要进行LSTM的反向传播,那我是用LSTM的预测值与输入到LSTM层的CNN输出的值计算loss吗?还有就是,由于LSTM层手写,反向传播也是自己手写,那么,CNN反向传播我还可不可以用pytorch的自动求导机制啊? 2023-09-16 回复喜欢 点击查看全部评论 写下你的评论......
本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案,该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型,但是LSTM层的参数量较大,这就带来以下问题:一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合;二是为了尽量避免过拟合,在有限的数据集下我们无法构建更深的模型,难以挖掘到更丰富的信息...