[ConvLSTM] Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting阅读笔记

1、主要创新

              相比于FC-LSTM，引入卷积层，1）可以充分利用空间关联，2）能够输出图像序列，3）减少参数冗余

2、网络

        1）输入

                时空序列，特征数目=P，图像大小=MxN，即

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        2）输出

                

        3）网络设计

                i: input gate, f: forget gate, c: cell status, h: final state, o: output gate,

                *: convolution operator, o: Hadamard product

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                -> 卷积核↑，捕捉速度↑

                -> FC-LSTM等价于h=w=1的ConvLSTM

                -> 需要0-padding，来保证state和input的大小一致

                -> 初始state设为0