我个人还是推荐直接从LSTM转变为convLSTM的结构。 五、 ST-LSTM 这里主要给出 ST-LSTM结构及公式。 5.1 ST-LSTM结构图 5.2 ST-LSTM公式 \begin{array}{l} g_{t}=\tanh \left(\mathcal{W}_{x g} * \mathcal{X}_{t}+\mathcal{W}_{h g} * \mathcal{H}_{t-1}^{l}+b_{g}\right) \\ ...
首先，RNN作为基础模型，通过考虑过去信息，优点在于处理序列数据，但易受梯度消失和爆炸问题困扰，且占用较多显存。LSTM为解决这些问题而生，通过门控机制改进，可构建多层双向网络，提高预测性能。GRU则在LSTM基础上简化，速度更快，精度保持，常用于高效训练。为了捕捉时空信息，ConvLSTM和ConvGRU将LSTM的全...
2.3.2 深层双向lstm 三、 GRU 因为LSTM的训练比较慢,而GRU在其上稍微修改,速度可以快很多,而精度基本不变,所以GRU也十分流行 3.1 结构图 3.2 公式 3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以观看【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别 四、 ConvLSTM和ConvGRU 为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信...
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...
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 ...
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...
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,提出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网络中引入个人修正因子,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个性化...
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 网络中引入个人修正因子 , 对每类用户的输岀结果进行修正 , 在确 保基本特性的基础上突出个性化 , 更好地学习每类用户的行为轨迹特征 , 同时在保证 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...
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...