【导读】如何对时间序列进行时空建模及特征抽取，是RGB视频预测分类，动作识别，姿态估计等相关领域的研究热点。清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的E3D-LSTM网络，用3D卷积代替2D卷积作为LSTM网络的基础计算操作，并加入自注意力机制，使网络能同时兼顾长时和短时信息依赖以及局部时空特征抽取。这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。
本文介绍了基于LSTM的短视频分类方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果分析等步骤。实验结果表明，该方法在短视频分类中取得了较好的效果，能够准确识别不同的短视频类别。
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，中国网民规模达到9.89亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到9.27亿人，占网民整体的93.7%，短视频用户规模为8.73亿人，占网民整体的88.3%。
深度学习是一种在人工智能领域中具有重要影响力的技术，它已经在各种任务中取得了显著的成果。而在深度学习算法中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在序列数据建模中具有出色的能力。本文将深入探讨LSTM网络的原理和应用，以及它在深度学习领域的重要性。
基于图像的预测方法能够如何准确地响应云游戏系统中的用户操作？主要面临三个技术挑战：
在近几年，NLP 领域得到了快速的发展，包括 ELMo ，BERT在内的新方法不断涌现，显著提高了模型在一系列任务的表现。在本文中，作者针对主要的 NLP 模型、常用开源机器学习库和多任务学习的相关资源进行了归纳，提供了包括论文、代码、视频和博客在内的多种学习资源。
选自Medium 作者：Piotr Tempczyk 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究，但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM 网络的可视化能带来很有意思的结果，由于其包含时间相关性，我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联，还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 GitHub 地址：https://github.com/asap-report/lstm-visualisation 数据集地址https://archive.ics.uci
【导读】近日，针对视频摘要自动生成中大多数方法均为多阶段建模的问题，来自中国科学院、伦敦大学玛丽皇后学院的学者发表论文提出基于深度强化学习的无监督视频摘要方法。其方法在一个端到端的强化学习框架下，利用一个新的奖励函数对视频摘要的多样性和代表性进行综合考虑，生成的视频摘要不依赖标签或用户交互。在训练期间，本文设计了新颖的奖励函数以判断生成摘要的多样性和代表性。本文在两个基准数据集上进行了大量实验，结果表明，本文提出的的无监督方法不仅超越了其他先进的无监督方法，甚至超过了大多数已发表的有监督方法。 论文链接：h
代码链接：https://github.com/ding3820/MIMO-VRN
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
行为识别：行为识别（Action Recognition） 任务是从视频剪辑（2D帧序列）中识别不同的动作，其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行。行为识别似乎是图像分类任务到多个帧的扩展，然后聚合来自每帧的预测。尽管图像分类取得了很大的成功，但是视频分类和表示学习依然进展缓慢。
【新智元导读】ActivityNet竞赛是目前视频动作分析领域影响力最大的赛事。上月，2017年竞赛组织者通过官网宣布了本届比赛的成绩。其中，来自百度深度学习实验室（IDL）的Genome团队获得子命题、由DeepMind主办的“Kinetics行为分类比赛”第一名，香港中文大学获得第二名，德国创业公司TwentyBN获得第三名。本文将具体介绍在ActivityNet Kinetics竞赛排名第一的视频识别任务解决方案。 作为重要的内容载体，视频已经成为信息获取的重要来源之一。与文章不同，视频通常需要预先标
从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。
CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。
本文使用Kaggle的Deepfake比赛数据集，使用CNN+LSTM架构，对视频帧做二分类，该项目部署在百度的aistudio上进行训练。
说在前面 很抱歉今天才把手撕LSTM第二课公布出来。老师传来的视频录像文件太大，Lady我需要费好大劲上传到视频网站上去。 我们也问了老师：学习LSTM需要注意到什么？ 老师如是说： 學習 LSTM 最需要注意的是資料連續性的問題。把資料序列化照著前因後果的連帶關係輸入，才能善用到 RNN (LSTM) 這種動態類神經網路 (Dynamic Neural Networks) 的時間序列分析 (Time Series Analysis)。 再來是對 LSTM 必須要認知到跟靜態類神經網路 (Static
深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火，短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？
作为LSTM发明人、深度学习元老，Jürgen Schmidhuber于2月20日发表了一篇博文，着重介绍了近十年来基于作者研究工作最重要的开发和应用，最后对2020年代进行了展望，也提及到了数据隐私和市场。下面是本篇文章的目录：
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容，分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 在图像识别任务中，模型的训练一直非常依赖于标注数据，同时训练结果难以泛化。香港科技大学与卡耐基梅隆大学的研究者们最近发表的研究提出时间动态图 TD-Graph LSTM 试图解决这些问题，他们的新方法也刷新了视频目标检测的业内最佳水平。该论文已入选即将在 10 月底举行的 ICCV2017 大会。 随着数据驱动方式在图像识别上的不断发展，人们对于扩大目标检测系统规模的兴趣越来越大。然而，与分类任务不同，用不同的类与边界框完整标注对象实例的方法几乎是不可扩展
DanceNet 中最主要的三个模块是变分自编码器、LSTM 与 MDN。其中变分自编码器（VAE）是最常见的生成模型之一，它能以无监督的方式学习复杂的分布，因此常被用来生成图像数据。VAE 非常优秀的属性是可以使用深度神经网络和随机梯度下降进行训练，并且中间的隐藏编码还表示了图像的某些属性。
从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
4月，是不冷不热的季节，可以肆无忌惮的去游玩，可以敞开心怀去做自己想做的事情，比如科研，灵感来源于大自然，一不小心在樱花树下Get了一个新颖的想法，所以，我们要用乐观的心态去学习、科研和生活。
云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾，详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。 内容简介 主讲人：徐昊（云脑科技核心算法工程师） 云脑科技核
AI研习社按：在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中，Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者，更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位（最高），堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此，在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
“SFFAI135期来自中国科学院计算技术研究所博士在读的常峥推荐的文章主要关注于计算机视觉的视频预测领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
大数据文摘作品 编译：晚君、笪洁琼、钱天培 循环神经网络（RNN），长短期记忆（LSTM），这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了！ LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代，于2014年死而复生。接下来的几年里，它们成为了解决序列学习、序列转换（seq2seq）的方式，这也使得语音到文本识别和Siri、Cortana、Google语音助理、Alexa的能力得到惊人的提升。 另外，不要忘了机器翻译，包括将文档翻译成不同的语言，或者是神经网络机器翻译还可以将图像翻译为文本，文字到图像和字幕视频等等。
Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 作者表示：我们已经陷入 RNN、LSTM 和它们变体的坑中很多年，是时候抛弃它们了！ 在 2014 年，RNN 和 LSTM 起死回生。我们都读过 Colah 的博客《Understanding LSTM Networks》和 Karpathy 的对 RNN 的颂歌《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。但当时我们都「too y
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
4 月 23 日，在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，基于百度深度学习平台 PaddlePaddle 和百度视觉团队的应用打磨，业界首个视频识别工具集正式开源。
保持低的广播网络延迟对于维持沉浸式观看体验至关重要，特别是在要求互联网或广播中心提供高质量媒体广播时。而目前存在的问题是重量级广播媒体流需要高传输数据速率与长时间寿命，其对资源与网络的占用会与传输短数据流产生冲突，导致交换机缓冲区过载或网络拥塞，从而出现丢包和由于重传超时导致的延迟（TCP-RTOs）。在广播中心中，媒体流通常属于大象流（elephant flows，EF）分类，短数据流被分类为老鼠流（mice flows，MF）。EF的快速性和提前检测功能使得SDN控制器可以对其重新规划路由并减少它们对广播 IP 网络内的 MF 的影响。这减少了数据包丢失，使得TCP-RTO不会被触发，从而可以保持较低的延迟并有良好的观看体验。
意料之外，一场疫情解锁了上班族的存封已久厨艺技能，“秒会陕西正宗凉皮”、“电饭煲实现蛋糕梦”……无数美食短视频帮助帅哥靓妹登上了厨房的舞台，舌尖上的中国再次风靡互联网。更惊喜的是，手机APP上的美食短视频就总能在合适的时间、推荐合适的菜谱，让小伙伴们不必为晚餐吃什么而发愁。我不仅暗自感叹，它为啥如此“懂”我？
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
背景介绍 视频对象分割（Video Object Segmentation），目的是将视频段中的物体连续地“抠”出来以得到视频每一帧的前景、背景分割结果。分割得到的结果可被用于更高级的识别、理解等计算机视觉任务，是目前基于内容的视频检索、视频编辑、视频自动标注的基础和关键环节。传统的视频对象分割算法有很多，根据在测试视频上执行是否需要人工标注可将其分为半监督算法和无监督算法两类。这里半监督算法在执行时需要人工对某些帧进行精确或非精确标注并根据标注结果得到其他帧的分割结果；而无监督算法在执行时完全自动地对所有
长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系。
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
图解LSTM LSTM Block Long_Short_Term_Memory Web Page TensorFlow官方LSTM教程（colah大神Blog）：Understanding LSTM
前几天武汉军运会上我国选手潘玉程破500米障碍跑世界记录，下面这段小视频在朋友圈疯传：
本文作者Christopher Olah是Google Brain的研究科学家，她在文中图文并茂地解释了什么是LSTM网络，为什么要用LSTM网络，以及LSTM的核心思想，并通过分步详解的形式让读者更容易接受和理解这些概念。 在文章末尾，作者有一个思考：虽然LSTM使得我们在使用RNN能完成任务上迈进了一大步，但还会有下一个大进步吗？ 对此你是怎么看的呢？ 作者 | Christopher Olah 译者 | 于乃通 循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你
本文将从什么是CNN？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。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。
论文题目：An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds
1.标题：Lookahead Optimizer: k steps forward, 1 step back
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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