清华、李飞飞团队等提出强记忆力 E3D-LSTM 网络( 九 )

2019-08-26

图12/18

为了验证 E3D-LSTM 中不同模块对性能的影响，作者还在该数据集上进行了烧蚀研究：

图13/18

可以看到不管是添加 3D 卷积还是自注意力机制，网络性能相对于基线方法都有提升。

视频预测任务，在 KTH 人体动作数据集上的结果：

图14/18

接下来在一个实际视频预测任务：交通流预测中，与其他方法进行了对比：

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