首发于: AI蜗牛车 【时空序列预测第十三篇】时空序列预测模型之Self-Attention ConvLSTM一、 Address来自于清华大学的一篇文章,收录于AAAI 2020的论文:Self-Attention ConvLSTM for Spatiotemporal Prediction…
在该TOP方案中使用的Cell是清华大学提出的SA-ConvLSTM(Self-Attention ConvLSTM),论文原文可参考https://ojs.aaai.org//index.php/AAAI/article/view/6819 SA-ConvLSTM是施行健博士提出的时空序列领域经典模型ConvLSTM的改进模型,为了捕捉空间信息的时序依赖关系,它在ConvLSTM的基础上增加了SAM模块,用来记忆空间的聚合特征...
“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[3]:TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 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...
除了语义分割面临的问题,图像和语言之间的语义鸿沟也是该任务的一个重要挑战。现有的指代性图像分割方法通常利用卷积神经网络和递归神经网络来提取图像特征和语言特征,然后使用多模态交叉注意和循环 ConvLSTM 用于融合视觉和文本特征来得到一个粗糙的分割。最后进一步将 DenseCRF 用作后处理,来获得最终的精细分割结果。这些...
“AI Earth”人工智能创新挑战赛:助力精准气象和海洋预测Baseline[3]:TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 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...