FC-LSTM

时空序列预测模型总结ConvLSTM

一、ConvLSTM1.1结构1.2公式1.3特点1、ConvLSTM和FC-LSTM的区别主要在于输入到状态，状态到状态的普通相乘（公式中的圆圈）改为卷积运算（公式中的*）。
DogDog_Shuai·2023-01-16 00:05

[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2）输出3）网络设计i:inputgate
emergency_rose·2022-12-07 02:39

52_LSTM及简介,RNN单元的内部结构，LSTM单元的内部结构，原理，遗忘门，输入门，输出门，LSTM变体GRU，LSTM变体FC-LSTM，Pytorch LSTM API介绍，案例（学习笔记）

1.52.LSTM1.52.1.LSTM简介1.52.2.RNN单元的内部结构1.52.3.LSTM单元的内部结构1.52.4.原理1.52.5.遗忘门1.52.6.输入门1.52.7.输出门1.52.8.IntuitivePipeline1.52.9.LSTM变体GRU1.52.10.LSTM变体FC-LSTM1.52.11.PytorchLSTMAPI介绍1.52.11.1.nn.LSTM1.
涂作权的博客·2022-10-14 15:04

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去取代FC-LSTM
lianghe77·2019-09-28 15:30

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

对于ConvLSTM的理解

但是其使用的事全连接长短期记忆网络(FC-LSTM)，没有考虑到空间上的相关性，并且包含了大量冗余的空间数据。
gzj_1101·2018-03-16 20:46
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