Deep Recurrent Neural Network arkitekturer, även om anmärkningsvärt kapabla att modellera sekvenser, saknar en intuitiv hög nivå spatio-temporal struktur. Det är medan många problem i datorseende har en underliggande hög nivå struktur och kan dra nytta av det. Spatiotemporala grafer är ett populärt verktyg för att införa sådana högnivåintuitioner i utformningen av verkliga världsproblem. I detta dokument föreslår vi en strategi för att kombinera kraften i hög nivå spatio-temporala grafer och sekvensinlärning framgång för Recurrent Neural Networks (RNN). Vi utvecklar en skalbar metod för att gjuta en godtycklig spatiotemporal graf som en rik RNN blandning som är feedfore, helt differentiable, och gemensamt utbildningsbara. Den föreslagna metoden är generisk och principiell eftersom den kan användas för att omvandla alla spatio-temporala grafer genom att använda en viss uppsättning väl definierade steg. Utvärderingarna av det föreslagna tillvägagångssättet för en rad olika problem, som sträcker sig från modellering av människans rörelse till objektinteraktioner, visar på förbättringar jämfört med den senaste tekniken med stor marginal. Vi förväntar oss denna metod för att ge nya metoder för problemformulering genom hög nivå spatio-temporala grafer och Recurrent Neural Networks. Länkar: Webb
Strukturerade RNN REF försök att passa spatio-temporala grafen i en blandning av återkommande neurala nätverk genom att associera varje nod och kant till en viss typ av nätverk.
Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}