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...
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
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...
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 ...
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...
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...
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*n baseline效果差不多,但是在有重叠的情况下,v*n baseline把8预测成了3,文中把这种预测的情况叫成 sharp,说明v*n baseline模型对于...