时空表示学习：局部全局扩散网络的关键研究

资源摘要信息:"local-and-global-diffusion-networks:通过局部和全局扩散学习时空表示" 该标题及描述所指的知识点主要涉及计算机视觉与深度学习领域，特别关注于时空数据的表示学习。以下是对标题与描述中知识点的详细解读： 1. 空间表示学习与时间表示学习 - 空间表示学习：通常指在静态图像或视频某一帧中，对物体、场景、特征等进行的表征学习。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在这一领域已经取得了显著的成就。 - 时间表示学习：涉及到从一系列连续帧中提取动态信息，理解视频内容中的时间序列变化。循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是常用于时间表示学习的模型。 2. 局部与全局扩散 - 局部扩散：指的是模型在处理数据时对局部特征的关注，例如在图像中识别小的模式或者视频中的局部动作。 - 全局扩散：涉及模型能够处理并理解整个数据集的全局信息，如整体的场景理解或长视频序列的动态跟踪。 3. 扩散网络（Diffusion Networks） - 扩散网络是一个相对新颖的术语，可能指的是类似于神经网络模型的数据扩散机制。具体在文献“使用局部和全局扩散学习时空表示”中，可能指的是网络如何通过局部和全局的相互作用来学习数据的时空表示。 4. 深度学习模型 - 该论文中所提及的模型可能是一种特殊的神经网络架构，旨在同时捕捉局部和全局信息。这可能涉及到了深度学习中的图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）或时空序列预测模型，如时空卷积网络（Convolutional LSTM）。 5. 计算机视觉大会（CVPR） - CVPR，即计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），是国际计算机视觉领域最权威的学术会议之一。在这次会议上发表的论文通常代表了该领域内的最新研究进展。 6. 预先训练的模型 - 在机器学习与深度学习领域，预先训练的模型指的是那些已经在大型数据集上训练过的模型，这些模型可以被用来进行迁移学习，即应用到新的任务或数据集上，并取得比从零开始训练更好的效果或更快的收敛速度。 7. 发布计划 - 论文作者计划在2019年CVPR会议结束后发布相关的代码和预先训练的模型。这意味着研究人员和开发人员可以获取这些资源，以复现实验结果或在这些基础上进行进一步的研究和开发工作。 综上所述，该文件信息涉及到的核心知识领域是深度学习和计算机视觉，具体关注于时空数据的表示学习，以及如何通过深度学习模型整合局部和全局信息。随着该资源的发布，可以预见会有更多的研究和应用围绕该主题展开。