social-lstm
时间: 2023-12-01 18:42:31 浏览: 38
Social-LSTM是一种基于LSTM的神经网络模型,用于预测行人的轨迹。相比于传统的LSTM模型,Social-LSTM考虑了行人之间的相互影响,即“Social”的概念。在Social-LSTM中,每个行人的轨迹都被表示为一个序列,并输入到LSTM中进行训练。在LSTM中,除了考虑当前行人的状态外,还考虑了其他行人的状态,以更好地预测行人的未来轨迹。Social-LSTM的训练过程包括两个阶段:首先,使用传统的LSTM模型对每个行人的轨迹进行训练;然后,使用Social-LSTM模型对所有行人的轨迹进行联合训练,以考虑行人之间的相互影响。
以下是Social-LSTM的一个简单实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SocialLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(SocialLSTM, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, 2)
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```