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VPN baseline效果差不多,但是在有重叠的情况下,VPN baseline把8预测成了3,文中把这种预测的情况叫成 sharp,说明VPN baseline模型对于复杂...
基于ST-LSTM网络的位置预测模型 许芳芳1，杨俊杰2,刘宏志1 (1.北京大学软件与微电子学院，北京102600；2.国网中兴有限公司，北京100761)摘要：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...
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...
CNN-STLSTM-CNN)的有效波高预测模型.该模型由编码器(Encoder),解释器(Translator)和解码器(Decoder)构成.Encoder通过卷积神经网络提取SWH数据的空间特征,Translator通过时空长短时记忆神经网络(spatiotemporal long short-term memory,STLSTM)提取SWH数据的空间特征在时间上的变化特性,Decoder通过卷积神经网络的转置卷积模块...
LSTM模型,该模型不仅可以在保证最大限度地对采样数据空间特征和时间特征提取的前提下,进一步提高网络结构的长期依赖性,同时也在输出层结合前一时刻(forward)和后一时刻(backward)的相关数据信息,进而提高预测精度,并达到多步预测的效果.在预测模型中针对工业过程的实际需要,提出了Deep-Bi LSTM的损失函数W-MAE,可以在...
对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后, "点击查看英文标题和摘要" 更新日期:2021-03-01
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...
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...
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VPN baseline效果差不多，但是在有重叠的情况下，VPN baseline把8预测成了3，文中把这种预测的情况叫成 sharp，说明VPN ...
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...