可以看到ST-LSTM的PredRNN的效果最好,这里给出的参数最好表现是128的hidden state 维度和4层的stacked结构 几个模型的结果,很直观的可以看到对于数字没有重叠的情况下,PredRNN与V** baseline效果差不多,但是在有重叠的情况下,V** baseline把8预测成了3,文中把这种预测的情况叫成 sharp,说明V** baseline模型对于...
中文引用格式：许芳芳，杨俊杰，刘宏志.基于ST-LSTM网络的位置预测模型:J].计算机工程，2019，45(9)：1-7.英文引用格式：XU Fangfang，YANG Junjie，LIU Hongzhi.Location prediction model based on ST-LSTM network[J]. Computer Engineering，2019，45(9):1-7.Location Prediction Model Based on ST-LSTM ...
为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信息,所以将LSTM中的全连接权重改为卷积。 4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式(原paper中)it=σ(Wxi∗Xt+Whi∗Ht−1+Wci∘Ct−1+bi)ft=σ(Wxf∗Xt+Whf∗Ht−1+Wcf∘Ct−1+bf)Ct=ft∘Ct−1+it∘tanh(Wxc∗Xt+Whc∗Ht−1+bc)ot...
一、RNN结构二、LSTM结构其中Xt 一般是词向量 ,词向量的维度不需要与hidden size 相等。 LSTM如何来避免梯度消失和梯度爆炸问题? lstm使用dropout的工作原理?1、dropout是神经网络中最有… 嘎嘎小鱼仔 漫谈LSTM系列的梯度问题 susht (详解)DPO为什么会让大语言模型输出变长 引言在上一篇文章中我们详细介绍了DPO这个...
在ST-LSTMs的帮助下,上述带有时空记忆流的PredRNN模型演化成了我们最终的架构。ST-LSTM的方程如下: 其中两个记忆单元C和M都被保留了,Ct是标准的时间单元,在每个LSTM单元内从之前的节点t−1传输到当前时间步长(横向传播)。L层的Mt是我们在本节中描述的时空记忆spatiotemporal memory,它在同一时间步长内从l−1...
为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信息,所以将LSTM中的全连接权重改为卷积。 4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式(原paper中) 4.3 convGRU(原paper中) 4.4 讨论一个小问题 shixingjian博士提出的ConvLSTM通过他的描述来说应该就是其中的W也就是每个权重都从普通的全连接权重改为了卷积。所以应该从左到右...
在Abstract中直接点名了本model的innovation,平时的时间和空间记忆都是在LSTM或者GRU cell中做文章,本paper的思路转移到stacked RNN layers中,即模型的堆叠结构中存在可以记忆的单元。 2.2 时间信息和空间信息 文章在这里指出 时间信息和空间信息都是十分重要的。并且在文章前面又是再一次的说2015-2017年左右的时空序列...
为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信息,所以将LSTM中的全连接权重改为卷积。 4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式(原paper中) 4.3 convGRU(原paper中) 4.4 讨论一个小问题 shixingjian博士提出的ConvLSTM通过他的描述来说应该就是其中的W也就是每个权重都从普通的全连接权重改为了卷积。所以应该从左到右...
针对现有位置预测研究多数忽略时间和空间之间关联性的问题,提岀一种基于时空特性的长短期记忆模型( ST-LSTM)。基于LSTM网络添加单独处理用户移动行为时空信息的时空门,并考虑用户签到的时间及空间因素,从而使模型具有时空特性。在ST-LSTM网络中引人个人修正因子,对每类用户的输出结果进行修正,在确保基本特性的基础上突出...
PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs ise.thss.tsinghua.edu.cn...在Abstract中直接点名了本model的innovation，平时的时间和空间记忆都是在LSTM或者GRU cell中做文章，本paper的思路转移到stacked RNN layers中，即模型的堆叠结构中存在可以记忆的单元。文章...