清华、李飞飞团队等提出强记忆力 E3D-LSTM 网络( 七 )
的连续帧序列，因此现在每个单元时间步都对应一段视频，而不是单帧视频。
2、针对帧序列数据额外添加了一个召回门（recall gate）以及相关结构，用于实现长时依赖学习，也就是自注意力机制。这部分对应网络名称中的 Eidetic。
3、由于输入数据变成了四维张量，因此在更新公式中采用 3D 卷积操作而不是 2D 卷积。
大部分门结构的更新公式和 ST-LSTM 相同，额外添加了召回门更新公式：
图10/18
图11/18
上面介绍的机制用于同一层不同时间步连接，作者将这种机制也用在了不同层同一时间步的连接，但效果并不好，这是因为不同层在同一时刻学习到的信息并没有太好的依赖性。
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