ConvLSTM

keras 搭建网络模型（lstm 和 convlstm）一些参数理解

1所有网络模型的输入，input_shape都不包含samples。训练数据和测试数据的shape才是（samples,input_shape）。eg:有一批100张32*32的RGB图片，若要处理这批图片（分类，目标识别），搭建网络模型的input_shape应为（3，32，32）（假设dataformat格式为channels_first）2搭建网络模型时既可选择指定batch_input_s
xingkongyidian·2020-07-29 00:47

(11) ConvLSTM参数详解（Keras）

关注微信公众号《当交通遇上机器学习》，后台回复“数据”即可获取高达175G的四个月的滴滴GPS数据和滴滴订单数据的获取方式，以及从数据处理（Oracle数据库）、模型构建（机器学习）、编程实现（python）到可视化（ArcGIS）等一系列视频教程。后台回复“纽约”获取美国纽约10年的出租车轨迹数据以及7年的共享单车轨迹数据下载地址。公众号以交通大数据为主线，专注于人工智能、机器学习、深度学习在道
当交通遇上机器学习·2020-07-15 13:53

时间序列预测10：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 04 Multivariate Multi-step LSTM

对于不同的问题，可以使用不同类型的LSTM模型，例如Vanilla、Stacked、Bidirectional、CNN-LSTM、ConvLSTM模型。
datamonday·2020-07-14 03:07

PyTorch(五)——PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
hudongloop·2020-07-12 02:21

PyTorch(一)——数据处理

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
hudongloop·2020-07-12 02:49

PyTorch(四)——视频数据的处理

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hudongloop·2020-07-12 02:49

PyTorch(三)——使用训练好的模型测试自己图片

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
hudongloop·2020-07-12 02:49

时间序列预测18：ConvLSTM 实现用电量/发电量预测

【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文介绍了ConvLSTM模型实现用电量/发电量预测。
datamonday·2020-07-06 02:46

【显著性检测】【CVPR2018】Salient Object Detection Driven by Fixation Prediction【论文笔记】

作者提出的ASNet网络结构如图，经过前向传播，VGG网络得到凝视点检测图，然后通过ConvLSTM对图像进行精细化，每个ConvLSTM的循环次数为3，通过不断结合VGG网络提取的各级特征，从高级特征向低级特征来指导显著性物体检测
千草幽幽·2020-07-06 02:23

convLSTM网络中的参数含义及计算问题

参数代表的含义先贴一段模型代码代码fromkeras.layersimport(Input,ConvLSTM2D)fromkeras.modelsimportModelfromkeras.modelsimportSequentialdefSeq
RedMery·2020-07-05 16:02

视频理解研究

（2）ConvLSTM这种方法主要依赖于LSTM挖掘每帧之间的时序关系，计算量很大，很难训练，不常用在视频分析中。（3）主流的研究方向基本是围绕C3D
咆哮的大叔·2020-07-02 05:10

(26) 降雨量预测-一个基准和一个新的模型

2、摘要ConvLSTM模型被证明在短时预测方面优于传统的方法，这表明深度学习模型在解决这一问题上有巨大的潜力。然而，基于ConvLSTM的模型中的卷积递归结
当交通遇上机器学习·2020-06-30 19:31

视频预测算法vid2vid比MCNet好在哪里？

更早一点的ConvLSTM单元就是这种思想。
ygfrancois·2020-06-30 07:04

时空序列预测之PredRNN（用ST-LSTM预测学习的循环神经网络）

是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolut
Miracle8070·2020-06-29 21:55

CNN + RNN（ConvLSTM2D）图像分割分类

CNN+RNN（ConvLSTM2D）//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
轻许盛夏流年丶·2020-06-29 12:15

【时空序列预测第十篇】Cubic LSTMs for Video Prediction

CubicLSTMsforVideoPrediction论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1904.09412.pdf二、IntroductionandModel2.1LSTM以及ConvLSTM
AI蜗牛车·2020-06-25 07:55

keras之ConvLSTM实战来搞定

作者|Eric琨学校|武汉大学信管研究|NLP、时空序列出品|AI蜗牛车前言毕设临近截止，故写一篇心得以供新手学习，理论在知乎上有很多介绍的不错的文章，这里强烈推荐微信公众号：AI蜗牛车，这位东南老哥写了时空预测系列文章，能够帮助了解时空领域模型的演变，同时也向他请教了一些训练技巧。我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生
AI蜗牛车·2020-06-25 07:54

【串讲总结】RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU、ST-LSTM

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一、RNN最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息
AI蜗牛车·2020-06-25 07:54

交通流量

1.根据前面时间点的交通流量，预测当前时间点的交通流量：小波2.T-GCN时间图卷积网络模型：时空性3.利用ConvLSTM模块对相邻区域的短时交通流数据进行处理，提取时空特征;利用双向LSTM对预测点历史交通数据进行处理
prin1127·2020-06-24 20:51

PDB-ConvLSTM: 用于视频显著性目标检测的金字塔扩张较深的ConvLSTM网络

本文出自论文PyramidDilatedDeeperConvLSTMforVideoSalientObjectDetection,主要提出了一个视频显著性目标检测模型，由PDC模块和PDB-ConvLSTM
librahfacebook·2020-06-24 04:35

交通事故预测 读书笔记

Hetero-ConvLSTM:ADeepLearningApproachtoTrafficAccidentPredictiononHeterogeneousSpatio-TemporalData***
a微风掠过·2019-12-14 06:56

Convolutional LSTM Network A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting作者在这篇文章中提出用卷积操作替代矩阵的乘法操作——采用ConvLSTM
lianghe77·2019-09-28 15:30

Bi-Directional ConvLSTM U-Net with Densley Connected Convolutions

Bi-DirectionalConvLSTMU-NetwithDensleyConnectedConvolutionsICCVworkshop20192019-09-1511:06:20Paper:https://arxiv.org/pdf/1909.00166.pdfCode（Python3+Keras-tensorflowbackend）:https://github.com/rezazad6
a1424262219·2019-09-15 09:00

convolutional LSTM(convLSTM)的pytorch版本代码实现

convolutionalLSTM（convLSTM）是《ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting
yjyjjyjy1231·2019-07-30 10:43

单变量输入的ConvLSTM编解码器模型。

这种组合称为卷积LSTM，简称ConvLSTM，就像cn-LSTM也用于时空数据一样。
颠沛的小丸子·2019-06-12 21:36

单变量输入的ConvLSTM编解码器模型。

这种组合称为卷积LSTM，简称ConvLSTM，就像cn-LSTM也用于时空数据一样。
颠沛的小丸子·2019-06-12 21:36

ConvLSTM的用法

ConvLSTM的用法importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasffromtorch.autogradimportVariable#DefinesomeconstantsKERNEL_SIZE
genous110·2019-05-18 13:23

Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach For Precipitation Nowcasting

通过将完全连通的LSTM（FC-LSTM）扩展为在输入到状态和状态到状态转换中都具有卷积结构，我们提出了卷积LSTM（ConvLSTM），并利用它建立了降水预报问题的端到端可训练模型。
铿锵的玫瑰·2019-05-08 20:24

关于深度学习理论和架构的最新综述(part3)

关于深度学习理论和架构的最新综述-part3递归神经网络（RNN）介绍长短期记忆（LSTM）门控循环单元（GRU）卷积LSTM（ConvLSTM）RNN架构的变体及其应用基于注意力的RNN模型RNN申请自动编码器
wtuiigu·2019-04-02 08:34

循环神经网络系列（七）Tensorflow中ConvLSTMCell

前面一文我们简单得介绍了ConvLSTM得原理和应用场景，现在来看看在Tensorflow它具体是如何实现得。
空字符·2018-11-20 21:42

Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

这篇文章来大致介绍一下ConvLSTM的基本原理和应用场景。个人认为有时候对于一个算法改进很大程度上会受到应用场景的启示，比如现在要说的这篇。不知道论文作者当时想到这个idea时是不是也是这样。
空字符（公众号：月来客栈）·2018-11-20 16:52

PyTorch(一)——数据处理

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
Jason_mmt·2018-08-21 11:44

pytorch模型的训练、保存和加载

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
Jason_mmt·2018-08-21 11:49

LSTM-tf.nn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn.用法详解

最近研究LSTM的网络,想将LSTM应用到图像上,查资料发现,用到图像上的LSTM叫ConvLSTM,在这里记录下最核心的两个函数用法:tf.nn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn
DX_ByYourself·2018-07-23 11:23

LSTM-tf.nn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn.用法详解

最近研究LSTM的网络,想将LSTM应用到图像上,查资料发现,用到图像上的LSTM叫ConvLSTM,在这里记录下最核心的两个函数用法:tf.nn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn
DX_ByYourself·2018-07-23 11:23

cnn_lstm资料汇总

examplesatmaster·keras-team/keras·GitHubhttps://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples（上面有keras的各种案例，包括convLSTM
kyang624823·2018-03-30 14:28

对于ConvLSTM的理解

ConvLSTM最早是在《ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting》论文里提出，目的是为了解决降水临近预报
gzj_1101·2018-03-16 20:46

两篇论文中的 ConvLSTM 对比

【这篇重点在分析一下改变了的网络模型，其他的写的并不全面】1、《DeepLearningApproachforSentimentAnalysisofShortTexts》learninglong-termdependencieswithgradientdescentisdifcultinneuralnetworklanguagemodelbecauseofthevanishinggradients
GerHard_Z·2018-03-05 11:10

[torch] some bugs

expectingnumberortorch.DoubleTensorortorch.DoubleStorageat/tmp/luarocks_torch-scm-1-9965/torch7/generic/Tensor.c:1153)”mulLSTMmodel=nn.MapTable(nn.convLSTM
三枚目·2017-12-08 18:55

PyTorch(七)——模型的训练和测试、保存和加载

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
hudongloop·2017-11-11 19:54

空间深度学习——ConvLSTM原理及其TensorFlow实现

今天介绍一种很有名的网络结构——ConvLSTM，其不仅具有LSTM的时序建模能力，而且还能像CNN一样刻画局部特征，可以说是时空特性具备。
c2a2o2·2017-08-09 15:52

PyTorch(二)——搭建和自定义网络

目录连接(1)数据处理(2)搭建和自定义网络(3)使用训练好的模型测试自己图片(4)视频数据的处理(5)PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6)梯度反向传递(BackPropogate)的理解
hudongloop·2017-05-10 19:58
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