原文:Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting(理解)(github代碼)

背景 這篇文章想要解決的問題是預測一個區域短時間內的降水變化,在它之前的工作 年之前 還很少有采用機器學習的方法來做相關預測。由於預測的輸入是時序雷達圖等具有空間和時間關系的數據,因此文中提出了convolutional LSTM ConvLSTM 模型,用這個模型可以捕獲數據的時空依賴,進而提高模型的預測結果。 方法 . 問題定義 假設從系統得到的雷達圖是一張 D的 M times N 的圖像 ...

2020-04-04 11:25 0 1083 推薦指數:

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[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...

Tue Oct 01 08:42:00 CST 2019 1 1130
Deep Learning基礎--理解LSTM網絡

循環神經網絡(RNN) 人們的每次思考並不都是從零開始的。比如說你在閱讀這篇文章時,你基於對前面的文字的理解理解你目前閱讀到的文字,而不是每讀到一個文字時,都拋棄掉前面的思考,從頭開始。你的記憶是有持久性的。 傳統的神經網絡並不能如此,這似乎是一個主要的缺點。例如,假設你在看一場電影,你想 ...

Fri Sep 22 06:02:00 CST 2017 0 1146
Deep learning:五十(Deconvolution Network簡單理解)

  深度網絡結構是由多個單層網絡疊加而成的,而常見的單層網絡按照編碼解碼情況可以分為下面3類: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常見的RBM系列(由RBM可 ...

Wed Nov 27 05:05:00 CST 2013 10 33374
pytorch lstm crf 代碼理解

好久沒有寫博客了,這一次就將最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得與困惑記錄下來。 原文 PyTorch Tutorials 參考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 ...

Wed Jul 10 19:23:00 CST 2019 0 955
 
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