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论文资料.ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文代码代码torch.20160629-ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting这是其他人对该篇论文的简要解读，思路较为清除。.作者XingjianShi(施行健)VALSE20160323-Panel...
ConvLSTM最早由《ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting》论文提出，目的是用于解决降水预报问题。降水预报问题通常被看做时序上的问题，因此被考虑使用LSTM来解决，但是单纯的LSTM不能通过...
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ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting.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…
Convlstm实战毕设临近截止，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。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...
convLSTM论文公式公式中表示卷积操作，可以有多个卷积器filter；表示hadamard乘积。论文中的input-to-state，state-to-state我理解的意思就是不改变Input的shape，每个cell之间的传导都是这个shape，而多个filters就在数据shape的channel那个维度堆叠。
ConvLSTM：对输入和隐状态做卷积操作.2、理解时空预测模型，用前个时间步，预测后个时间步；.3、理解什么是input-to-state和state-to-state；.4、既然是卷积，那就要padding，卷积的对象有俩原输入和隐状态，重点理解对隐状态的padding解释；.5、ConvLSTM只是一个block...
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。.如果同学们没有GPU环境的话，建议在谷歌免费的深度学习平台Colab上运行，当然文末也会有本地版的Jupyternotebook分享。.下面的代码是加载相关库和对ConvLSTM模型的搭建与编译。.
原始代码在HKO-7，使用mxnet实现，其中有ConvGRU和TrajGRU，没有ConvLSTM。作者的代码实现了整个数据加载、训练和测试流程，封装的也非常好，Hzzone在实现时也使用了一部分施行健的代码，Hzzone认为自己的实现要更容易理解一些。
之后就要多阅读论文并看代码，许多trick都只存在于代码中，单看论文无法领会。在搜集论文方面AI蜗牛车就做的很好。论文大致有以下几类：CNN类：ST-Resnet，SE-ResUnet等RNN类：ConvLSTM，TrajGRU，PredRNN，ST-ConvLSTM，SA-ConvLSTM
论文资料.ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文代码代码torch.20160629-ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting这是其他人对该篇论文的简要解读，思路较为清除。.作者XingjianShi(施行健)VALSE20160323-Panel...
ConvLSTM最早由《ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting》论文提出，目的是用于解决降水预报问题。降水预报问题通常被看做时序上的问题，因此被考虑使用LSTM来解决，但是单纯的LSTM不能通过...
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ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting.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…
Convlstm实战毕设临近截止，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。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...
convLSTM论文公式公式中表示卷积操作，可以有多个卷积器filter；表示hadamard乘积。论文中的input-to-state，state-to-state我理解的意思就是不改变Input的shape，每个cell之间的传导都是这个shape，而多个filters就在数据shape的channel那个维度堆叠。
ConvLSTM：对输入和隐状态做卷积操作.2、理解时空预测模型，用前个时间步，预测后个时间步；.3、理解什么是input-to-state和state-to-state；.4、既然是卷积，那就要padding，卷积的对象有俩原输入和隐状态，重点理解对隐状态的padding解释；.5、ConvLSTM只是一个block...
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。.如果同学们没有GPU环境的话，建议在谷歌免费的深度学习平台Colab上运行，当然文末也会有本地版的Jupyternotebook分享。.下面的代码是加载相关库和对ConvLSTM模型的搭建与编译。.
原始代码在HKO-7，使用mxnet实现，其中有ConvGRU和TrajGRU，没有ConvLSTM。作者的代码实现了整个数据加载、训练和测试流程，封装的也非常好，Hzzone在实现时也使用了一部分施行健的代码，Hzzone认为自己的实现要更容易理解一些。
之后就要多阅读论文并看代码，许多trick都只存在于代码中，单看论文无法领会。在搜集论文方面AI蜗牛车就做的很好。论文大致有以下几类：CNN类：ST-Resnet，SE-ResUnet等RNN类：ConvLSTM，TrajGRU，PredRNN，ST-ConvLSTM，SA-ConvLSTM
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