時空序列預測之PredRNN++（Casual LSTM和GHU解決時空預測學習中的深度困境）

首先聲明，雖是原創文章，但是站在了巨人的肩膀上進行創作的，借鑑了車哥AI蝸牛車的一些總結，加上了自己的補充和整理完成。 1. 寫在前面 今天分享的這篇文章是發表在ICML2018年的paper，是基於上一篇PredRNN（用ST-LSTM預測學習的循環神經網絡）的又一次改進，上次在最後的時候說過，PredRNN結構效果挺好，但是也存在問題，就是梯度消失，尤其是那個之字形流動的那個，層數一多，時間一

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