由于预测的输入是时序雷达图等具有空间和时间关系的数据，因此文中提出了convolutional LSTM (ConvLSTM)模型，用这个模型可以捕获数据的时空依赖，进而提高模型的预测结果。...Convolutional LSTM 由于我们的输入是 ，其具有空间信息，因此只需要将传统LSTM的公式稍作修改，把 的权重计算替换成 的卷积计算即可，其形式化如下， 2.4 模型 模型是堆砌ConvLSTM...模型如下图所示，其通过一个卷积层提取图像特征之后，送入多个ConvLSTM层进行时空特征提取，最后把这些ConvLSTM的输出concat起来再通过1x1卷积进行最后的预测。 ?...4 结论 这篇文中提出了一种可以提取时空特征的结构ConvLSTM，并且通过实验证明了其有效性。该结构其实可以应用到其他具有时空关系的数据上。...[1] https://arxiv.org/abs/1506.04214v1 [2] https://github.com/czifan/ConvLSTM.pytorch
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/convolutional_recurrent.py 从keras的源码学习一下convLSTM...的实现，有助于理解convLSTM的原理 ConvLSTM把LSTM中的全连接操作换成了卷积的形式，可以更好的提取出图像的特征 keras里ConvLSTM2D的参数和输入 https://keras.io.../api/layers/recurrent_layers/conv_lstm2d/ tf.keras.layers.ConvLSTM2D( filters, kernel_size,...no definite frame size. inp = layers.Input(shape=(None, *x_train.shape[2:])) # We will construct 3 `ConvLSTM2D...with batch normalization, # followed by a `Conv3D` layer for the spatiotemporal outputs. x = layers.ConvLSTM2D
什么是ConvLSTM LSTM擅长时序数据的处理，但是如果时序数据是图像等三维图形来讲，因为有着丰富的空间信息并且每一个点和周围是有很强的相关性的，普通的LSTM很难刻画这种空间特征,于是在LSTM...图二 ConvLSTM 二者的区别是，经典的LSTM的state-state采用全连接形式，而ConvLSTM采用卷积的形式 ?...图三 普通LSTM与ConvLSTM的区别 ConvLSTM实践 下面使用Keras实践ConvLSTM，用于预测人造的图片的变化情况。...下面的代码是加载相关库和对ConvLSTM模型的搭建与编译。 ?
转载于深度学习每日摘要，ConvLSTM原理及其TensorFlow实现 本文参考文献 Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach...本文提出的ConvLSTM尝试解决此问题，做法是将FC-LSTM中input-to-state和state-to-state部分由前馈式计算替换成卷积的形式，ConvLSTM的内部结构如下图所示：...新的ConvLSTM的工作原理可以由以下公式表示： ?...原理部分就介绍这么多了，接下来我们动手来实现一个ConvLSTM。...相关github项目： https://github.com/viorik/ConvLSTM https://github.com/carlthome/tensorflow-convlstm-cell
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...\circ h^{(t-1)} & & \end{aligned} 3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以观看【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别 四、 ConvLSTM...4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式（原paper中） \begin{aligned} i_{t} &=\sigma\left(W_{x i} * \mathcal{X}_{t...这里我做了另外一个调查，github上的实现，大多数都是从LSTM直接转变为的Convlstm的写法也就是不存在C影响三个门，因为我当时复现的时候也是先实现了LSTM，之后加以改为ConvLSTM所以说没太注意...我个人还是推荐直接从LSTM转变为convLSTM的结构，这个稍后如何编写代码我也会逐步写文章讲解。 五、 ST-LSTM 这里主要给出 ST-LSTM结构及公式。
回顾理论基础 在ConvLSTM中，网络用于捕获数据集中的时空依赖性。...ConvLSTM和FC-LSTM之间的区别在于，ConvLSTM将LSTM的前馈方法从Hadamard乘积变为卷积，即input-to-gate和gate-to-gate两个方向的运算均做卷积,也就是之前...ConvLSTM的主要公式如下所示： 详细可参考： 【时空序列预测第二篇】Convolutional LSTM Network-paper reading 2....官方keras案例 实战过的朋友应该了解，关于Convlstm，可参考的案例非常少，基本上就集中在keras的官方案例（电影帧预测——视频预测 [官方案例] https://keras.io...其实了解了reurn_sequence这个参数后，改造就顺理成章了，在最后一个Convlstm这里将reurn_sequence改为false，那么就只在最后一个单元有输出了，第二个None维度就没了，
Crowd Counting in Videos ICCV2017 针对视频人群密度估计问题，这里主要侧重视频中的 temporal information，使用 convolutionalLSTM(ConvLSTM...) 的一个变体 a bidirectional ConvLSTM model 来提取当前帧的前后帧信息提升人群密度估计 当前基于回归方法的人群计数取得不错的效果。...ConvLSTM model 具体参考文献【25】 ? 3.3. From ConvLSTM to bidirectional ConvLSTM ? 3.4....ConvLSTM-nt: a degenerate variant of ConvLSTM for comparison ? 4 Experiments ? ? ?
为了解决数据中的空间异质性挑战，我们提出了一个Hetero-ConvLSTM框架，其中在基本的ConvLSTM模型之上实现了一些新颖的想法，例如合并空间图特征和空间模型集合。...为了解决数据中的空间异质性挑战，我们提出了一个Hetero-ConvLSTM框架，其中在基本的ConvLSTM模型之上实现了一些新颖的想法，例如合并空间图特征和空间模型集成。...同时训练单个大型ConvLSTM模型可能需要过多的时间。 使用滑动窗口解决 不同参数的窗口学习网络模型 一个单独的cell ? 一个单独的cell ?...ConvLSTM网络结构 提出了Hetero-ConvLSTM框架。首先，我们使用移动窗口获取研究区域中子区域的数据，并为每个具有不同参数的窗口学习ConvLSTM网络模型。...对于每一个区域的窗口，我们建立一ConvLSTM模型。4层 ConvLSTM 每一层有128个滤波器（核）来抽取特征。 两层之间使用BN（批归一化层）加速训练过程。
因此，单个图像分割方法由诸如卷积LSTM（convLSTM）单元的循环单元扩展，其被放置在基本网络架构中的适当位置。...受空间和深度可分离卷积神经网络成功的启发，我们在这项工作中为convLSTM推广了这些技术，从而显着减少了参数的数量和所需的FLOP。...在不同数据集上的实验表明，使用所提出的修改的convLSTM细胞的分割方法实现了相似或稍差的准确度，但在GPU上比使用标准convLSTM细胞的分割方法快15％。
雷锋网在比赛相关队伍模型的介绍中指出，第二名队伍在SA-ConvLSTM 和ConvLSTM的基础上增加了Self-attention memory module，即一个对空间维度采取注意力机制的模块，...通过传统的ConvLSTM计算得到的H会再通过Self-attention memory module得到最终SA-ConvLSTM的输出和下一个时刻的M。...图注：自我注意力记忆模块 图注：自我注意力 ConvLSTM (SA-ConvLSTM) 模块 该模型充分发现了自注意力机制在较长时间尺度的气候演变时空预报中的作用。...第二名队伍发布了比赛中所使用的三个模型源码，包括Conv-TT-lstm、SA-ConvLSTM、TimeSformer，其中SA-ConvLSTM为最佳模型，同时给出了完整的训练流程，感兴趣的可以前往
2.3 时空问题 这里作者又对时空序列问题进行一波定义和说明并且对施行建博士的开山之作ConvLSTM模型又进行介绍，这两个部分我都已介绍过了，请看我之前的文章。...此时的ConvLSTM公式为 原始的ConvLSTM公式为 这里我用各种颜色的标注一下你就知道区别了，其实就是根据结构来改变的公式本身。...原始的ConvLSTM 输入的hidden state和cell output都是上一个时刻的 此时更改的结构： 红色表示在非最底层时的单个网络cell的公式变换，输入的hidden...并且用两个数字的训练集训练的模型去预测图中有三个数字的测试集，这也是ConvLSTM中同样用到的测试方法，无非是想测试模型的泛化性和迁移性。...可以很直观的看出predrnn的效果确实要较ConvLSTM和V** baseline要好很多。
隐藏层在ConvLSTM2D层和BatchNormalization层之间交换。ConvLSTM2D层就像简单的LSTM层，但是它们的输入和循环转换卷积。...ConvLSTM2D层在保留输入维度的同时，随着时间的推移执行卷积运算。你可以把它想象成一个简单的卷积层，它的输出被压平，然后作为输入传递到一个简单的LSTM层。...ConvLSTM2D层接收形式为(samples, time, channels, rows, cols)的张量作为输入，输出形式(samples, timesteps, filters, new_rows...ConvLSTM2D层之间的BatchNormalization层进行归一化操作 对于所有的层(除了输出层)，都使用LeakyRelu激活函数，他比ReLu好一些，并且和ReLu一样快。...总结 ConvLSTM将深度学习的两个核心概念结合起来，并获得了很好的效果。
ConGRU原理和 ConvLSTM 基本一样，不过参数较少，在大多数任务上，效果并不比 ConvLSTM2D 好。...3 名使 用的就是 ConvLSTM2D，传统的追踪流体运动的方法—光流法取得了第 4、5 的成绩。...的 Convlstm2D 的 初始状态。...在计算代价高，效果不如 ConvLSTM2D 的情况下，我们也试了试 TrajGRU，但是效果表 现不是很好，这里就带过。...（3）ConvLSTM-TAU-net 结合了观测数据 ? 这里又尝试了序列自回归的 ConvLSTM 和 TAU-net 的结合。下图给出了 TAU-net 表现得较好的一些个例。 ? ?
因此我参考ConvLSTM2D的开源代码,写了一个比较基础简单容易看懂的的PredRNN主干代码供大家参考交流,同时欢迎指出其中可能存在的错误。...ConvLSTM2D->ConvLSTM3D->PredRNN->PredNet-> PredRNN++->Memoryin Memory->E3D-LSTM是我暂定的一个复现路线.下面是经过自己理解,...结果是任何指标上都要明显好于pytorch和tensorflow版的ConvLSTM2D(即使ConvLSTM2D在模型深度的设置上要更占优势)....使用1x1卷积得到输出 all_layer_out.append(alllayer_output)#记录每个t时刻,所有隐藏层输出的h,以便于在解码层参照Convlstm使用1x1...地主黑总 无敌高冷喵老师 PredRNN论文,ConvLSTM2D,PredRNN_Pytorch简易版的链接如下: PredRNN Paper: Recurrent Neural Networks for
示例1： 仅返回各个时刻的状态 import tensorflow.compat.v1 as tf from keras.layers import ConvLSTM2D,TimeDistributed...=10,kernel_size=(3,3),strides=(1,1)),input_shape=(6,256,256,3))(inputs_np) lstm_outs= Bidirectional(ConvLSTM2D...与最后一个时刻的状态（注意输出的排序） import tensorflow as tf import numpy as np import keras from keras.layers import ConvLSTM2D...np.float32) lstm_input = tf.convert_to_tensor(lstm_input) lstm_out1,lstm_out2,h1,c1,h2,c2 = Bidirectional(ConvLSTM2D
ConvLSTM 试图通过使用循环神经网络更新张量值状态来解决这个问题，但它们的顺序计算使得训练速度很慢。相比之下，Transformers 可以并行处理整个时空序列，并将其压缩为令牌。...在这里，我们解决了现有方法的挑战，并引入了卷积状态空间模型（ConvSSM），它将ConvLSTM的张量建模思想与S4和S5等状态空间方法的长序列建模方法相结合。...在长期 Moving-MNIST 实验中，ConvS5 的性能显着优于 Transformers 和 ConvLSTM，同时训练速度比 ConvLSTM 快 3 倍，生成样本速度比 Transformers
视频回放链接：http://www.mooc.ai/open/course/369（点击阅读原文直达） 分享大纲： 简要介绍短临降雨预报和之前用于解决此问题的ConvLSTM网络。...关于新模型ConvLSTM介绍 2015年，我们提出一种卷积长短期记忆网络（Convolutional LSTM），这种基于深度学习方法的特点是基于机器学习，端到端的去解决这个问题的方案。...他们之间的区别是一般的LSTM是用全连接来作为不同状态之间的转换，而ConvLSTM不是使用全连接而是卷积。...简单回顾一下基准模型ConvGRU, 它是和ConvLSTM比较类似的模型。不同之处是ConvGRU有两个门（gate），一个更新门（update Gate）,一个复位门（reset gate）。...ConvLSTM有三个Gate。
2 AU R-CNN扩展 AU R-CNN可以被作为一个基础框架产生出来很多扩展和变种，这是由于视频的先后帧之间有时间顺序关系，所以可以使用ConvLSTM建模先后帧之间的关系。...如下图所示，每个部位的小box被单独的时间轴建模，用一个独立的ConvLSTM去建模并学习。 图 6....AU R-CNN的ConvLSTM扩展，这种扩展模型可以学习并建模视频的先后帧关系 但是在具体实验中，作者发现这种利用上下帧的建模方法效果不是很好，甚至总体的平均F 1 score不如单帧检测。...另外除了ConvLSTM这种时空卷积，还可以使用双流法等其他方法进行扩展，总体如下表： 3 实 验 实验在BP4D和DISFA两个数据库上进行，该文的实验部分值得称道的一点是，作者采用了标准的AU
原始代码在HKO-7，使用 mxnet 实现，其中有 ConvGRU和TrajGRU，没有ConvLSTM。...ConvLSTM ConvLSTM 来源于 Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting...ConvLSTM 使用卷积替换 FC-LSTM，利用卷积操作提取空间信息，FC-LSTM 和 ConvLSTM 的区别主要在输入, 候选态,隐藏态和三个门都是三维张量，其中最后两个维度是 spatial...ConvGRU 类似于上面介绍的 ConvLSTM，只是将 LSTM 替换成了 GRU。...总结 我实现了 ConvLSTM 和 TrajGRU，取得了和作者接近的结果，有个疑问则是 ConvLSTM 取得了要比 TrajGRU 的更好地结果，而且因为合并了八个卷积所以运行速度也快得多。
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