social lstm损失函数

Social LSTM是一种用于多智能体轨迹预测的模型，其损失函数主要由两部分构成：预测误差损失和社交规则损失。

预测误差损失是通过计算预测轨迹与实际轨迹之间的差异来计算的。这个差异通常使用欧几里得距离来度量，即每个时间步中所有智能体的预测位置与实际位置之间的距离平方和。

社交规则损失是用于约束预测轨迹满足一些社交规则。例如，避免智能体之间的碰撞或交叉等。这部分损失通常是通过定义一些规则来实现的，并计算违反规则的程度。

Social LSTM模型的总损失函数是这两部分损失的加权和。加权因子由超参数调整，以平衡这两个方面的重要性。