LSTM with Skip Connections
时间: 2023-10-29 17:55:42 浏览: 78
引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [知乎--LSTM(挺全的)](https://blog.csdn.net/vbskj/article/details/71713204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
Convolutional LSTM with Transformer
根据提供的引用内容,没有直接涉及到Convolutional LSTM with Transformer的内容。但是,我们可以根据引用内容提供一些相关的信息。
引用提到了Intra-Inter-Part Transformer,这是一种用于骨架动作识别的Transformer模型。该模型使用了Intra-Part Transformer和Inter-Part Transformer两个子模型,前者用于学习骨架中每个部分的特征,后者用于学习不同部分之间的关系。这种模型在骨架动作识别任务中取得了很好的效果。
引用对IIP-Transformer进行了详细的介绍和分析。该模型使用了Intra-Inter-Part Transformer,同时还使用了Convolutional LSTM模型。Convolutional LSTM是一种结合了卷积神经网络和LSTM的模型,可以用于处理序列数据。在IIP-Transformer中,Convolutional LSTM用于学习骨架序列中的时间信息,而Intra-Inter-Part Transformer用于学习骨架序列中的空间信息。
综上所述,Convolutional LSTM with Transformer是一种结合了Convolutional LSTM和Transformer的模型,可以用于处理序列数据。在骨架动作识别任务中,可以使用这种模型来学习骨架序列中的时间和空间信息,从而提高识别的准确率。
LSTM目前有哪些最新变种
目前,LSTM的一些最新变种包括:
1. 双向LSTM(Bidirectional LSTM):在原有LSTM的基础上增加了一个反向的LSTM,从而能够同时利用前后两个时间步的信息。
2. 多层LSTM(Multi-Layer LSTM):将多个LSTM层堆叠在一起,以增加模型的深度和表达能力。
3. 长短时记忆网络变种(LSTM Variants):包括Gated Recurrent Unit (GRU)、LSTM with forget gate (LSTM-FG)、LSTM with peephole connections (LSTM-PC)等。
4. 基于注意力机制的LSTM(LSTM with Attention Mechanism):利用注意力机制,对LSTM中的输入、输出以及隐藏状态进行加权,以便于模型更好地关注重要信息。
5. 基于门控机制的LSTM(LSTM with Gate Mechanism):包括Gated Recurrent Unit (GRU)、LSTM with forget gate (LSTM-FG)等。这些变种通过引入不同的门控机制,使得LSTM能够更好地控制信息的流动和消除冗余信息。