清华、李飞飞团队等提出强记忆力 E3D-LSTM 网络

2019-08-26

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译者：凯隐编辑：Jane

【新智元导读】清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络，强化了 LSTM 的长时记忆能力，这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。

如何对时间序列进行时空建模及特征抽取，是 RGB 视频预测分类，动作识别，姿态估计等相关领域的研究热点。

清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的 E3D-LSTM 网络，用 3D 卷积代替 2D 卷积作为 LSTM 网络的基础计算操作，并加入自注意力机制，使网络能同时兼顾长时和短时信息依赖以及局部时空特征抽取。

这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路，是一项非常具有启发性的工作。

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