研究人员开发了一种新的时空门控循环单元(ST-GRU),作为PredRNN-V2中使用的时空长短期记忆(ST-LSTM)单元的替代品。该ST-GRU单元通过使用两个GRU风格的门代替三个ST-LSTM门并将时间记忆状态合并到隐藏状态中,从而简化了循环单元,参数减少了约5%。当集成到PredRNN-V2并在一系列视频预测任务上进行测试时,基于ST-GRU的模型取得了有竞争力的结果,包括更低的LPIPS分数,表明其作为时空预测学习构建模块的潜力。 AI
影响 为时空预测任务引入了一种参数效率更高的循环单元。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型架构的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- gated recurrent unit
- PredRNN-V2
- Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs
- ST-GRU
- ST-GRU PredRNN-V2
- ST-LSTM: A Deep Learning Approach Combined Spatio-Temporal Features for Short-Term Forecast in Rail Transit
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