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PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs
这是一篇2017年发表在顶级期刊NIPS上的文章,作者通过发现传统RNN/LSTM网络的不足,提出了一种新的网络结构PredRNN,并且为这一网络结构设计了一种新的RNN单元(ST-LSTM)。由于博主能力有限,通过阅读原文短时间能只是领悟到PredRNN这一网络结构的思想,而并未对ST-LSTM的设计灵感有更深的体会。 下面这篇博文主要是来介绍一下什么是PredRNN,以及通过作者的设
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PredRNN
在说PredRNN之前,首先回顾一下ConvLSTM。ConvLSTM中首先要定义一层ConvLSTM的含义,每层是一个Cell,每个cell的输入是上一个cell的状态c、输出h和这一层的输入,一共三个。每个时序下是多层Cell连接的结构。纵向箭头是将上一层output当做input,横向箭头将上一时序计算出来的c,h输入。 以Encoder-Forecaste
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