我正在通过 github 浏览一些代码，并注意到 ConvLSTM2D 中有一个名为 Keras 的层。 Keras 文档指出 It is similar to an LSTM layer, but the input transformations and recurrent transformations are both convolutional. 。
我想知道这一层的实际应用是什么。我对NLP很熟悉，我还没有看到使用这一层。
机器学习/深度学习的哪个领域使用了这一层。？
最佳答案
ConvLSTM2D 层用于计算机视觉问题的时空问题，即您想要提取空间特征以及时间相关性的地方。
引用 ConvLSTM 论文
"Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting"
它解释了全连接 LSTM 可以捕获时间相关性，但不对空间数据进行编码。这就是为什么他们提出了一个模型，其中状态的输入和状态到状态的转换是卷积的
我可以找到一些论文，其中 ConvLSTM 是自然视频序列预测、手势识别和视频分类模型的一部分，即基本上我们想要学习空间和时间数据的地方
关于machine-learning - ConvLSTM2D层的应用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49468918/