对于ConvLSTM的理解

最新推荐文章于 2025-05-29 21:17:41 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 21:17:41 发布
阅读量1.9k 收藏
点赞数
分类专栏： 综合-自然语言处理
博客内容为关于ConvLSTM理解的参考博文，涉及信息技术领域中人工神经网络相关知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型
weixin_39753819的博客
02-04 1万+
ConvLSTM 是一种结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的架构，专门用于处理时序数据。与传统的 LSTM 不同，ConvLSTM 在每个时间步应用卷积操作，有助于捕捉时序数据中的空间信息。本文介绍了 ConvLSTM 模型的理论基础、与其他时序模型的区别，并通过 Python 和 Keras 实现了 ConvLSTM 的单步预测和多步预测。ConvLSTM 在处理时序数据中的空间信息方面具有优势，可以应用于各种领域的时间序列预测任务。
convLSTM 理解与实现
Runner_of_nku的博客
08-08 1万+
本文主要是有关convLSTM的pytorch实现代码的理解，原理请移步其他博客。 在pytorch中实现LSTM或者GRU等RNN一般需要重写cell，每个cell中包含某一个时序的计算，也就是以下： 在传统LSTM中，LSTM每次要调用t次cell，t就是时序的总长度，如果是n层LSTM就相当于一共调用了n*t次cell class ConvLSTMCell(nn.Module):...
convlstm（论文解读）.pptx
05-22
本文简要地介绍了RNN以及其变体LSTM，着重介绍了施行健博士提出的ConvLSTM结构，以及其在预测降水方面的应用。
空间深度学习——ConvLSTM原理及其TensorFlow实现
热门推荐
素质云笔记
05-13 4万+
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 for Precipitation Nowcasting 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，可以说是时空特
【ConvLSTM第一期】ConvLSTM原理
最新发布
WW、forever的博客
05-29 1604
【ConvLSTM第一期】ConvLSTM原理
ConvLSTM原理及其TensorFlow实现
zzx3163967592的博客
02-25 4402
Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting 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，可以说是时空特性具备。 LSTM已经在语音识别、视频分析、序列建模等领域取得了非常精彩的进展，传统的LS...
ConvLSTM原理解读
qq_42757191的博客
08-18 2万+
LSTM非常擅长处理时序信息也能处理空间信息。但对于三维图形来讲，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，这就带来了冗余，传统的LSTM是很难刻画这种空间特征的。 为了克服LSTM在处理三维信息中的不足，ConvLSTM 将 LSTM 中的2D的输入转换成了3D的tensor，最后两个维度是空间维度（行和列）。对于每一时刻t的数据，ConvLSTM 将 LSTM 中的一部分连接操作替换为了卷积操作，即通过当前输入和局部邻居的过去状态来进行预测。......
convlstm.rar_ConvLSTM_ConvLstm、_conlstm实现分类_convlstm代码_卷积LSTM实现
09-22
卷积 LSTM（Convolutional LSTM，简称 ConvLSTM）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的...通过理解和实践这段代码，你不仅可以深化对 ConvLSTM 模型的理解，还能掌握如何将其应用于实际问题中。
输入数据为3D数据的convLstm模型实现.zip
08-27
首先，我们来理解`convLSTM`模型的基本结构。LSTM是一种循环神经网络（RNN）变体，擅长处理序列数据中的长期依赖问题。然而，传统的LSTM无法直接处理空间信息，如图像中的特征。`convLSTM`将LSTM单元的全连接层替换...
PDB-ConvLSTM-master.zip_ConvLSTM_python
09-22
总的来说，PDB-ConvLSTM-master项目提供了基于Python的扩张卷积LSTM实现，结合了金字塔结构，以增强对时空数据的理解和处理能力，这对于研究和开发涉及图像序列和视频的数据处理任务非常有价值。通过深入学习这个...
Tensorflow中关于ConvLSTM的代码理解
vanylFM的博客
12-01 1842
1、首先，通过下图理解Convlstm识别手写数字的流程： 输入层：28*28大小的图片 将其每一行展开，形成一个1行784列的序列，符合RNN的输入模式。每一行作为一个RNN单元的输入，形成了图中28个RNN单元的计算模型。 2、最重要的是理解代码 _X: 表示的是一个batch(例如batch=5)的输入数据，此时_X是5*28*28，五张手写数字图片 对_X进行tra...
ConvLSTM precipitation of nowcasting
11-28
关于论文onvolutional-lstm-network-a-machine-learning-approach-for-precipitation-nowcasting的学习摘要
matlab代码和界面连接-memristorCNN:基于CNN和ConvLSTM的忆阻器1T1R阵列
05-25
matlab代码和界面连接忆阻器 用于手稿的5级CNN和3级ConvLSTM的MATLAB框架 Wang，Z。等。 带忆阻器的前馈和循环卷积网络的原位训练。 会费 作者（按字母顺序排列）：Daniel Belkin，李灿，聂永阳，宋文浩，王忠瑞 顾问：J. Joshua Yang教授（电子邮件：umass dot edu的jjyang，网站：）； 夏强飞教授（电子邮件：umass dot edu的qxia，网站：）； 系统要求 这些代码已经在Mathworks Matlab R2017b上进行了测试。 演示 在“脚本”文件夹中运行脚本。 没有提供与硬件接口的代码。 操作说明 real_array2_conv后端取决于测量系统和硬件。 实验数据将在合理要求下提供。 执照 麻省大学阿默斯特分校电气和计算机工程系版权所有（c）2018.保留所有权利。 执照 MIT许可证（MIT） 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件：
ConvLSTM:使用Keras进行卷积LSTM进行视频分割
05-15
转换STM 使用Keras进行卷积LSTM进行视频分割。 数据应作为一组视频（mp4格式）在单独的文件夹中提供，并在文件名中带有后缀_label的相应分段掩码（扩展名之前）。 训练模型运行脚本 lstm_train_fcn.py 它将加载数据，将分辨率压缩4倍-输入的形状应分别为（W，D，C）（96,108,1）。 在这里，我只考虑1个通道，即黑白图像。 对于彩色图像，请更改形状。 在NVIDIA TitanX中，每1000帧视频序列的培训应该花费1个小时 使用卷积LSTM（中间）和仅卷积（顶部）进行超声视频序列和相应图像分割的示例
keras_conv_lstm分类例子
01-28
keras_分类例子，深度学习专用，代码简单，
ConvLSTM的用法
genous110的博客
05-18 4392
ConvLSTM的用法 import torch from torch import nn import torch.nn.functional as f from torch.autograd import Variable # Define some constants KERNEL_SIZE = 3 PADDING = KERNEL_SIZE // 2 class ConvLSTMC...
基于CNN-LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-30 808
CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型。该模型通过CNN提取输入数据的空间特征，如风速、风向、温度等气象数据的空间分布特征；然后，通过LSTM捕捉这些特征在时间序列中的长期依赖关系，从而实现对风电功率的准确预测。
多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
02-06 1134
多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测
lstm convlstm
qq_45752032的博客
04-11 704
convLSTM
03-15
<think>好的，用户想了解ConvLSTM的实现和应用方法。首先我需要回忆ConvLSTM的基本概念，然后结合提供的引用资料来组织回答。根据引用[2]，ConvLSTM结合了卷积操作和LSTM，适用于时空序列预测，比如天气预测或视频分析。接下来需要解释算法原理，引用[2]提到了结构部分，应该详细说明输入门、遗忘门等如何用卷积代替全连接。然后是实现方法，引用[3]和[4]提到了PyTorch的实现，特别是ConvLSTM类作为nn.Module的子类，可以示例代码展示。应用方面，引用[1]和[2]提到了应用场景，比如雷达回波预测。需要确保LaTeX公式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。还要生成相关问题，可能涉及优化、对比分析等。检查引用标识是否正确添加，比如代码理解引用[^1]，算法原理引用[^2]等。最后确保回答结构清晰，分点说明，并符合用户的中文要求。</think>### ConvLSTM实现及应用解析 #### 1. 算法原理 ConvLSTM（Convolutional LSTM）结合了卷积神经网络的空间特征提取能力和LSTM的时间序列建模能力，核心公式为： $$ \begin{aligned} i_t &= \sigma(W_{xi} * X_t + W_{hi} * H_{t-1} + b_i) \\ f_t &= \sigma(W_{xf} * X_t + W_{hf} * H_{t-1} + b_f) \\ o_t &= \sigma(W_{xo} * X_t + W_{ho} * H_{t-1} + b_o) \\ \tilde{C}_t &= \tanh(W_{xc} * X_t + W_{hc} * H_{t-1} + b_c) \\ C_t &= f_t \circ C_{t-1} + i_t \circ \tilde{C}_t \\ H_t &= o_t \circ \tanh(C_t) \end{aligned} $$ 其中$*$表示卷积操作，$\circ$为逐元素乘法。 #### 2. PyTorch实现 引用[3][4]提供的开源项目实现了ConvLSTM模块： ```python import torch.nn as nn class ConvLSTMCell(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias=True): super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim padding = kernel_size[0] // 2, kernel_size[1] // 2 self.conv = nn.Conv2d( in_channels=input_dim + hidden_dim, out_channels=4 * hidden_dim, # 对应i,f,o,g四个门 kernel_size=kernel_size, padding=padding, bias=bias ) def forward(self, input_tensor, cur_state): h_cur, c_cur = cur_state combined = torch.cat([input_tensor, h_cur], dim=1) combined_conv = self.conv(combined) cc_i, cc_f, cc_o, cc_g = torch.split(combined_conv, self.hidden_dim, dim=1) i = torch.sigmoid(cc_i) f = torch.sigmoid(cc_f) o = torch.sigmoid(cc_o) g = torch.tanh(cc_g) c_next = f * c_cur + i * g h_next = o * torch.tanh(c_next) return h_next, c_next ``` #### 3. 应用场景 主要应用于时空序列预测任务： - 气象预测：雷达回波图预测降雨演变[^1] - 视频预测：预测视频后续帧内容 - 交通流量预测：处理交通网络时空数据 - 医学影像分析：动态MRI序列分析 #### 4. 优势特性 1. 空间特征保留：卷积操作保持空间结构 2. 参数共享：卷积核共享减少参数量 3. 局部感知：适应图像数据的局部相关性
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值