并且在垂直方向引入M状态。其实你再仔细看看,这个结构其实就相当于把前面3.1(left)所讲的结构中的两个状态整合在一起成为一个状态M,之后把这个结构和3.1(right)进行整合,最后得到上图的结构,不同的是这里用一个ST-LSTM巧妙的解决了这个问题。 四、 Experiments 这里只简单说明下Moving MNIST dataset数据集和雷达数...
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
具体来说,内存状态不再局限于每个LSTM单元内部。相反,它们可以在两个方向上之字形移动:垂直穿过堆叠的RNN层,并水平贯穿所有RNN层的状态。该网络的核心是一种新的时空LSTM(ST-LSTM)同时提取和记忆空间和时间表示的单元。PredRNN在三个视频预测数据集上实现了最先进的预测性能,是一个更通用的框架,可以很容易地扩展到...
天眼查App显示,近日,中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司与华能新能源股份有限公司联合申请了一项名为“一种基于ST-LSTM和Swin-Transformer联合应用的风场智能化预报方法和系统”的发明专利。该专利于2024年9月10日提交,并于2024年12月31日正式公布。 该预报系统结合了ST-LSTM(时空长短期记忆网络)和Swin-Transformer...
RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU、STLSTM的串讲总结如下：RNN：核心特性：作为基础模型，RNN通过考虑过去的信息来处理序列数据。优点：擅长处理序列数据，能够捕捉序列中的时间依赖性。缺点：易受梯度消失和爆炸问题困扰，导致长期依赖关系难以捕捉；且占用较多显存。LSTM：核心改进：为解决RNN的梯度消失和...
《PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs》本文提出了一种预测递归神经网络（PredRNN）来解决时空序列预测学习的问题。研究旨在通过学习历史帧生成未来图像，其中空间表示和时间变化是关键结构。PredRNN的核心在于引入了一种新的时空LSTM（ST-LSTM）单元，该单元...
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 网络特性的前提下 给岀 2 种 ST-LSTM 网络的简化变体模型 # 在公开数据集上的测试结果表明 , 与主流位置预...
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摘要 本发明公开了一种基于ST‑LSTM和Swin‑Transformer联合应用的风场智能化预报方法和系统。属于数据处理技术领域,方法包括以下步骤:构建基于ST‑LSTM的时序预测模型;将风场历史数据输入基于ST‑LSTM的时序预测模型获得未来风场预报数据;构建基于Swin Transformer架构的风场空间降尺度模型;将风场预报数据输入基于Swi...
在时序和时空预测领域，RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU和ST-LSTM是重要的模型，它们各自具有独特的特性和应用。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...