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
ConvLSTM模型是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，用于处理序列数据中的空间信息和时间信息。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...
图中的隐含层、卷积层、池化层、全连接层等,都是实际存在的,一层层前后叠加,在空间上很好理解,因此在写代码的时候,基本就是看图写代码,比如用keras就是: # 示例代码,没有实际意义model = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) # 添加卷积...
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...
这里咱们再重新看下博士的紧接着nips2016年的文章中所提到的convGRU也是不存在C的,并且可以和gru公式一一对应。 这里我不知道是博士当时就是这么实现的并且效果很好,还是说有无C对三个门的影响对最终的实验结果没有太大的影响,还是说确实是写作失误,这里我不太好给出结论。这里可以断定的是轨迹GRU那篇文章中对于...
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。…
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本文分为四个部分,第一部分简要介绍LSTM的应用现状;第二部分介绍LSTM的发展历史,并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元(GRU);第三部分介绍LSTM的基本结构,由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分,应用Keras框架提供的API,比较和分析简单循环神经网络(SRN)、LSTM和GRU在手写数字mnist数据集上...
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...