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PredRNN是一种递归神经网络，它利用时空LSTM进行预测性学习。

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简介：
PredRNN 提供了基于 PyTorch 的论文实现。PredRNN 是一种递归神经网络，它利用时空 LSTM 进行预测性学习。该模型的数据集包括 MNIST 数据集，并且可以进行数据集移动。

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  • 10.1 RNN、LSTM和GRU递归神经网络学习笔记
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    本笔记详细介绍了RNN、LSTM及GRU等递归神经网络模型的基本原理与应用技巧，适合深度学习入门者深入理解序列数据处理方法。 文章目录 LSTM 和 RNN 是一类用于处理大小可变的有序数据的模型。即使对于固定输入输出的情况，RNN 也非常有用。例如，在对一个固定大小的输入（如一张图片）进行分类决策（比如识别图像中的数字）时，我们不是简单地执行一次前向传播，而是观察图片的不同部分，并在完成一系列观察后做出最终决定。 每个 RNN 都包含一个小循环的核心单元，该核心单元接收输入 x 并将其传递给模型。RNN 拥有一个内部隐藏状态（internal hidden state），每当它读取新的输入时，这个状态都会被更新并反馈回模型中。这样，在每次处理新信息时，RNN 能够根据之前的计算结果进行调整和优化决策过程。
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