基于此,结合弱约束非合作目标的运动特点及轨迹特征,提出了基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(Multi-StepTrajectoryPredictionBasedEncoder-Decode,EDMTP),从而实现了端到端的轨迹预测。 1问题描述 轨迹预测问题认为是通过分析移动目标的历史轨迹,挖掘隐藏的运动规律和运动模式并预测未来的轨迹信息[12]。形式上,可...
论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》 简介 RNN Encoder–Decoder由两个循环神经网络
提出的RNN Encoder-Decoder自然地生成一个短语的连续空间表示。[...]从可视化角度,很明显地RNN Encoder-Decoder捕获语义和句法结构的短语。 — Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation, 2014. 在翻译任务上,该模型在输入顺序颠倒时更有效。此外,即使在很长的输入...
训练阶段输入encoder_inputdecoder_inputdecoder_target 其中decoder_target是decoder_input的shift一位(如图) 预测阶段输入encoder_inputdecoder_input:前一decoder的step的预测结果就会作为下一step的输入,只用输入一个<GO>(如图) sun.misc.BASE64Decoder是内部专用 API, 可能会在未来发行版中删除 ...
本课程的目标是学习怎么样开发Encoder-Decoder LSTM模型。完成本课程之后,你将会学习到: Encoder-Decoder LSTM的结构以及怎么样在Keras中实现它; 加法序列到序列的预测问题; 怎么样开发一个Encoder-Decoder LSTM模型用来解决加法seq2seq预测问题。 9.1 课程概览 ...