给定测试视频的第一帧，使用conv3的特征训练一个简单线性回归模型来预测目标物体的位置。在随后的视频帧中，如果预测的目标是可靠的，那么可以调整从上式中得到的目标位置。...模版分支的feature map在当前帧的检测区域的feature map上做匹配操作，可以看成是φ(z)在φ(x)上滑动搜索，最后得到一个响应图，图上响应最大的点就是对应这一帧目标的位置。...使用ADNet来生成动作，以寻找新帧中目标物体的位置和大小。ADNet学习策略，从目标物的当前位置状态中选择最佳行动来追踪目标物。在ADNet中，策略网络是用卷积神经网络设计的。...外观模型是一个基于CNN和LSTM结构的RNN，首先将不同帧数的轨迹目标图像传入CNN，得到500维的特征向量，然后将序列所有特征向量传入LSTM得到H维特征向量，接着将当前目标检测也传入CNN得到H维特征向量...使用一个CNN作为外观特征提取器 其次介绍运动模型（M）。运动模型主要用于判断目标是否被遮挡或产生其他状况，其主要面临问题在于在遇到干扰的目标检测时会有不好的结果，因此本文使用LSTM来处理这类问题。
该AE网络的编码器将在完整LSTM运动和交互模型中使用。 ? 使用时间反向传播（BPTT）训练有LSTM单元的完整网络。...实心点表示行人在前一个时间步的位置，蓝色菱形标记他们当前的位置。 周围行人当前位置的圆圈代表注意力，其半径与注意力权重成正比。 ?...当前行人轨迹预测方法在预测过程中严重依赖丰富的上下文信息。而这种方法不需要描述邻域的池化层或模块，它用一个模块在预测过程中加入位置和速度信息之间的关系。...与场景相关的上下文不同，它可以从轨迹数据获得位置和速度信息，对不同的预测长度和场景具有泛化能力。 如图就是LVA网络。两个LSTM层分别用于位置和速度信息。...另一方面，模型从位置坐标（xt，yt）学习场景相关的特征，如场景的步行和非步行区域的布局。在LVA网络，有位置LSTM层和速度LSTM层并行处理观测轨迹的位置和速度信息。
接下来对向量的前后变化进行了计算，该做法的目的是进一步抽取局部推理信息在 attention 操作的前后变化，并捕捉其中的一些推理关系，如前后关系等。 步骤三：组合推理&预测层。...预训练 给定包含 N 个词的序列 ? ,前向语言模型通过前 k-1个词 ? 预测第 k 个词 ? 。在第 k 个位置，每个 LSTM 层输出上下文依赖的向量表达 ? , j=1,2,…,L。...顶层 LSTM 层的输出 ? 利用交叉熵损失预测下一个位置 ? 。 ? 后向语言模型对序列做反序，利用下文的信息去预测上文的词。与前向类似，给定 ?...Transformer的优点： 并行计算，提高训练速度。...Transformer 使用了 Attention 机制，从而将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为1，这对解决 NLP 中棘手的长期依赖问题是非常有效的。
接下来对向量的前后变化进行了计算，该做法的目的是进一步抽取局部推理信息在 attention 操作的前后变化，并捕捉其中的一些推理关系，如前后关系等。 步骤三：组合推理&预测层。...预训练 给定包含 N 个词的序列 ? ,前向语言模型通过前 k-1个词 ? 预测第 k 个词 ? 。在第 k 个位置，每个 LSTM 层输出上下文依赖的向量表达 ? , j=1,2,…,L。...顶层 LSTM 层的输出 ? 利用交叉熵损失预测下一个位置 ? 。 ? 后向语言模型对序列做反序，利用下文的信息去预测上文的词。与前向类似，给定 ?...这是相比 LSTM 很大的突破，LSTM 在训练的时候 ，当前步的计算要依赖于上一步的隐状态，这是一个连续过程，每次计算都需要等之前的计算完成才能展开，限制模型并行能力。...Transformer 使用了 Attention 机制，从而将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为1，这对解决 NLP 中棘手的长期依赖问题是非常有效的。
伯特使用蒙面语言模型来实现预先训练的深层双向表示。对于给定的令牌，其输入表示由相应位置、段和令牌嵌入的总和组成。请注意，预先训练的语言模型嵌入。...每个平面NER层采用双向LSTM来捕获顺序上下文。该模型将LSTM层的输出合并到当前平面NER层中，为检测到的实体构建新的表示，然后将它们输入到下一个平面NER层。...首先，他们使用一个语言建模目标，在未标记的数据上使用Transformer来学习初始参数。然后，他们使用监督目标使这些参数适应目标任务，从而使预训练模型的变化最小。...图片循环神经网络 一些研究探索了RNN对标签的解码。Shen等人88报告称，RNN标签解码器的性能优于CRF，并且在实体类型数量较大时训练速度更快。...随后，在每个时间步骤i，RNN解码器根据前一步骤标记yi、前一步骤解码器隐藏状态hDec i 和当前步骤编码器隐藏状态hEnci+1 计算当前解码器隐藏状态hDeci+1；当前输出标签yi+1通过使用softmax
使用误差|−‘|，可以计算出一个异常分数。 长短期记忆 (LSTM)。LSTM有望为 RNN 提供持续数千步的记忆。...由于 RNN 架构（如图 5 所示）与 LSTM 单元的结合，深度神经网络可以实现出色的预测，因为它们包含长期依赖性。图 5b 中显示了 LSTM 单元的四个主要组件：单元、输入门、输出门和遗忘门。...图10 时间序列在任何给定时刻可能是未知的，或者可能像 (b) 那样快速变化，该图说明了用于手动控制的传感器读数。这样的时间序列无法提前预测，使得基于预测的异常检测无效。 自动编码器（AE）。...Greenhouse使用多步前瞻性预测长短期记忆（LSTM）对大量物联网时间序列进行预测。半监督层次堆叠时间卷积网络（TCN）用于智能家居通信中的异常检测，但无法抵抗输入分布的变化。...低成本加速度传感器用于地震检测，CNNs、CRNN和LSTM等算法用于分析、定位和预测地震。实时地震检测依赖于高密度网络和大量廉价传感器，可分析历史数据以找出遗漏事件。
由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计算通常只考虑包含n个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词： P(...基本上，y^t就是当前迭代时，给定文档全部前序文本权值以及观测词向量x(t)后预测得到的后续词。在这里，W(S)∈R|V|×Dh和y^∈R|V|中的变量|V|代表全体语料的词典规模。...另外，RNN网络将维护两对W和b矩阵。尽管矩阵W的规模可能非常大，但其大小不会随着语料的规模而变化（不同于传统的模型）。...扩展5：给一个德语中的词序列ABC，在英语中翻译为XY，我们这里使用CBA->XY而不是ABC->XY来训练RNN。...我们必须使用输入词xt和过去隐层状态ht−1来产生新的记忆c~t，包括了新词x(t). 输入门：在产生新记忆之前，我们需要判定一下我们当前看到的新词到底重不重要，这就是输入门的作用。
此为第一篇，内容包括图像的定位与检测、并使用深度学习中RNN与LSTM等神经网络来处理其得到的数据。 ?...---->> 定位是介于分类和检测的中间任务，分类和定位使用相同的数据集，检测的数据集有额外的数据集（物体比较小）。 这里贴张图，方便直观理解下各个任务的区别： ?...RNN每个时间点的输出是当前输入序列项的下一项（比如，输入"straw"，输出"hat"）。...由Gers & Schmidhuber于2000年提出的，增加了 “peephole connection” 的LSTM。主要变化是：3个门层接受了cell state的输入。 ?...最终的模型比标准的 LSTM 模型要简单。 ? GRU 在给出LSTM代码前，我先给出一下使用标准LSTM进行Image captioning的模型结构图： ?
随着近年来人们拍摄视频的需求更多、传输视频的速度更快、存储视频的空间更大，多种场景下积累了大量的视频数据，需要一种有效地对视频进行管理、分析和处理的工具。...01 RNN 我们使用下标 表示输入时序序列的时序位置，即不同时刻，用 表示在 时刻的系统隐层状态（Hidden State）向量，用 表示 时刻的输入。...在理解 LSTM 运行机制的时候，为了对图进行简化，我们不在图中标注3个门控单元的计算过程，并假定各门控单元是给定的。 （2）第2次简化：考虑一维门控单元 、 、 。...在LSTM中，有一点需要特别注意，LSTM中的细胞状态 实质上起到了RNN中隐层单元 的作用，否则只看 的变化是很难看出 LSTM的原理的，这点在其他资料中不常被提到。...和RNN 相同的是，网络接受两个输入，得到一个输出。其中使用了两个参数矩阵 和 ，以及 激活函数。不同之处在于，LSTM中通过 3 个门控单元 、 、 来对信息交互进行控制。
一个长度为m的词汇序列 的联合概率被表示为 由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇 的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率 的计算通常只考虑包含个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词...另外，RNN网络将维护两对W和b矩阵。尽管矩阵W的规模可能非常大，但其大小不会随着语料的规模而变化（不同于传统的模型）。...扩展3：如之前章节所讨论的那，使用多个RNN层来训练深层循环神经网络。因为深层次能学习到更多东西，因此往往能提升预测的准确率，当然，这也意味着必须使用大的语料库来训练模型。...扩展5：给一个德语中的词序列ABC，在英语中翻译为XY，我们这里使用CBA->XY而不是ABC->XY来训练RNN。...◆ ◆ ◆ 3.门限循环单元 ◆ ◆ ◆ 3.长短期记忆神经LSTM
相对的many2one的话，就是指给定的输入是一个序列，比如文本情感极性预测，给定了一段文本（分词后成为词序列），根据RNN最后的输出（可以理解为记录了所有序列后归纳的结果）来判断文本的情感极性。...为了改进这个长期依赖问题，使得RNN能够支持更长的序列处理，现在我们经常使用的是RNN的改进版LSTM/GRU等。...这样，双向RNN每一个时刻的输出都同时考虑到了当前位置前后的关系。 ?...双向RNN示意 当然联合使用多个RNN并不只有简单的双向RNN一种，其实RNN可以更Deep一些，我们可以同时堆叠使用多层的RNN。...Grid RNN 示意图 受限于篇幅和笔者的知识限制，暂且就把RNN介绍到这里了，但实际上RNN的变化远不止这些，如果大家有特定需求，不妨多去查阅一下相关知识。
1.3 计算图 1) 多对多(xy一一对应) 这里的多对多指的是输入 x 和输出 y 都是序列，且在时间步上有一一对应关系。...图片 我们在这里使用长为4的独热向量来表示每个字符（只有字符对应的位置是 1，其他位置为0）。比如 h 可以用向量 [1 0 0 0] 表示，l 使用 [0 0 1 0] 表示。...这样经过不断的训练，模型就会学会如何根据当前的输入预测接下来的输入。 在语言模型测试阶段，我们想用训练好的模型测试样本或者生成新的文本（类似于训练时使用的文本）。...大多数的元素值变化都是杂乱无章的，似乎在进行一些低级的语言建模。...这种位置分布，就是 RNN 模型应该观察图像哪个位置的「注意力」。
对于边缘RNN和节点RNN我们分别使用FC（256）-FC（256）-LSTM（512）和LSTM（512）-FC（256）-FC（100）-FC（·）结构，并且跳过了输入和输出之间的关系。...LSTM-3LR面临漂移问题。在很多测试实例中它漂移到了人类行走的平均位置。ERD产生的行为在短时间内保持类似于人类，但在长时间时，它漂移到不像人类的行为。...对于edgeRNNs，我们使用了一个大小为128的单独层LSTM。每一步，人类nodeRNN都会输出子活动标签（10级），并且项目nodeRNN会输出功能的可见性（12级）。...观察ST图至时间t，我们的目标是检测在目前时间t的子活动和可见性功能标签。并预测他们在时间步长为T + 1的标签。为了检测，我们在当前时间步长的标签训练S-RNN。...给定观测点为当前时间，为了预测，我们训练结构预测下一步的标签 。我们还培养了多任务版本的S-RNN，在每个nodeRNN中加入了两个softmax层，并且联合训练以便预测和检测。 ?
如上图所示，给定义函数f，这个函数有两个输入向量h,x，输出两个向量h’,y。RNN的本质就是这个函数要反复的被使用，即接下来的输入要经过同样的函数f，把上一个output作为下一个的input。...3.2衍生的循环结构 3.2.1深度RNN 给定两个多个函数f1，f2，注意维度该一样的必须要一样。 ?...在LSTM中，ht-1，ct-1，扮演着不同的角色；c变化是很慢的，可以记忆时间比较久的信息。h变化比较快。 LSTM具有三个输入xt,ht-1,ct-1三个输出yt,h1,ct。...这个阶段将决定哪些将会被当成当前状态的输出。主要是通过 zo来进行控制的。并且还对上一阶段得到的zo进行了放缩（通过一个tanh激活函数进行变化）。...与普通RNN类似，输出yt往往最终也是通过ht变化得到。
整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。...= TimeDistributed(Flatten(), name='for_flatten_by_time')(x) # 64*512 RNN代码：双向LSTM # RNN part，双向LSTM...套上一层双向LSTM层。相比RNN，能够更有效地处理句子中单词间的长距离影响。
整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。 以我现在使用的代码为例： ?...=TimeDistributed(Flatten(),name='for_flatten_by_time')(x)# 64*512 RNN代码：双向LSTM # RNN part，双向LSTM...训练速度，迭代速度还是可以的，实际测试： ? 在图片分辨率较为清晰且卡面不花里胡哨的情况下识别准确度以及很高，但是遇到一些定制卡，效果就差强人意，还需要标注数据，多训练，不然没办法。
参考点数据和栅格数据之间的主要区别在于：采集参考点数据的传感器位置不断变化，而采集栅格数据的传感器位置固定。 (5)视频（Video）: 由一系列图像组成的视频也可以视为一种时空数据。...RNN and LSTM：递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，其中节点之间的连接沿序列形成有向图。RNN旨在识别顺序特征并使用模式来预测下一个可能的情况。...同时，RNN和LSTM也广泛用于时间序列的时空数据预测，例如Binbing Liao、Lilin Cheng等人的研究。 ③空间图：空间图通常可以表示成类似图像的矩阵，因此很适合用于CNN来做预测。...（5）基于位置的社交网络(LBSNs) 基于位置的社交网络就是使用GPS来定位用户的位置，并让用户能够从他们的移动设备中获得其他的内容。...6.开放性问题 虽然已有很多基于深度学习的时空数据挖掘相关工作，但由于时空数据复杂性高、容量大、增长速度快，因此该领域的研究仍然存在很多挑战，本节从四个方面分别介绍了当前的主要挑战。
LSTM与RNN RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。 LSTM可以缓解RNN中梯度消失问题，可以处理长期依赖问题。...传统编码解码结构： 传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习，编码为固定长度的向量表示；然后再用一些LSTM单元来读取这种向量表示并解码为输出序列。...为什么LSTM在预防梯度弥散与梯度爆炸上性能由于RNN 传统RNN对状态的维护是通过乘积的方式，这导致在链式求导梯度时，梯度被表示为连积的形式，造成梯度爆炸或弥散。...LSTM对状态的维护是通过累加的方式，不至于使得梯度变化过快。 10. 常见损失函数 分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和。...深度学习中加快训练速度方法 ① 提高学习率 ② 增加batch size ③ 预训练 ④ 动量 ⑤ 增加步长 ⑥ 使用残差 18. 如何使网络跳出局部极小值 调整学习率，使用变化（衰减）的学习率。
长期依赖（Long-Term Dependencies）问题 RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。...在这样的场景中，相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的，RNN 可以学会使用先前的信息。 不太长的相关信息和位置间隔 但是同样会有一些更加复杂的场景。...这说明相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大。 不幸的是，在这个间隔不断增大时，RNN 会丧失学习到连接如此远的信息的能力。...另一个变体是通过使用 coupled 忘记和输入门。不同于之前是分开确定什么忘记和需要添加什么新的信息，这里是一同做出决定。我们仅仅会当我们将要输入在当前位置时忘记。...LSTM：因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸的变化是关键，下图非常明确适合记忆：
什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。...循环神经网络（RNN） 解决问题 序列数据处理：RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况，尤其适用于序列数据，如时间序列、语音或文本，其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。...时间序列数据：处理具有时间序列特征的数据，如股票价格、气候变化等。 视频数据：处理视频帧序列，提取视频中的关键特征。 （2）实际应用 文本生成：填充给定文本的空格或预测下一个单词。...位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。 目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器层堆叠而成。...可以包括词嵌入、位置嵌入等，以提供单词的语义信息和位置信息。 2. 编码层（Transformer Encoder）： GPT模型使用单向Transformer编码器进行编码和生成。 3.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
