新研究用ST-GRU重构PredRNN-V2视频预测
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新研究用ST-GRU重构PredRNN-V2视频预测
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AI 综述
研究者提出ST-GRU单元，用GRU式更新门和重置门替代PredRNN-V2中ST-LSTM的每记忆状态三门结构，并将时序记忆状态并入隐藏状态，重构出视频预测模型。 据该研究称，这一改动使参数量减少约5%，并在Moving MNIST数据集上进行了评测。作者为Augusta van Haren、Hanna Hoogen、Luca Pattavina和Quincy Rommen。
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最新进展10月15日 12:00
ST-GRU PredRNN-V2：用 GRU 重构 PredRNN-V2 的视频预测模型报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.AIST-GRU PredRNN-V2：用 GRU 重构 PredRNN-V2 的视频预测模型
研究者提出 ST-GRU 单元，以 GRU 式更新门和重置门替代 PredRNN-V2 中 ST-LSTM 的每记忆状态三门结构，并将时序记忆状态并入隐藏状态，参数量减少约 5%。
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