Det långsiktiga korttidsminnet (LSTM) neurala nätverket kan bearbeta komplex sekventiell information eftersom det använder särskilda gating system för att lära representationer från långa ingångssekvenser. Det har potential att modellera alla sekventiella tidsserier, där det nuvarande dolda tillståndet måste beaktas i samband med de tidigare dolda tillstånden. Denna egenskap gör LSTM till ett idealiskt val för att lära sig den komplexa dynamiken i olika åtgärder. Tyvärr, de konventionella LSTMs inte överväga effekten av spatio-temporal dynamik som motsvarar de givna framträdande rörelsemönster, när de grind den information som bör memoreras genom tiden. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett differentialsystem för L-STM:s neurala nätverk, vilket betonar den förändring av informationsvinsten som orsakas av de framträdande rörelserna mellan de på varandra följande ramarna. Denna förändring i informationsvinsten kvantifieras av Derivative of States (DoS), och den föreslagna LSTM-modellen kallas således differential Recurrent Neural Network (dRNN). Vi visar effektiviteten av den föreslagna modellen genom att automatiskt erkänna åtgärder från den verkliga världen 2D och 3D mänskliga åtgärder dataset. Vår studie är ett av de första arbetena för att visa potentialen i inlärning komplexa tidsserie representationer via högorderderivat av stater.
Veerja m.fl. I Ref föreslogs ett differentialrecurrent Neural Network (dRNN) som utgjorde ett gatingsystem för LSTM.
Differential Recurrent Neural Networks for Action Recognition
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}