時空序列預測之Memory In Memory: A Predictive Neural Network for Learning Higher-OrderNon-Stationarity
1. 寫在前面 今天整理的這篇文章是2019年CVPR上的一篇paper， 依然來自於清華的團隊，也是時空序列預測的一篇文章， 這篇文章依然是從一個新的視角–非平穩性的角度去看待到時空序列的預測學習， 前面提到的時空序列預測模型ConvLSTM、PredRNN、PredRNN++等雖然對時空序列有着比較大的建模能力， 但是捕捉時間序列的非平穩性的特徵效果不是很好， 沒有充分發掘出時間序列的非平穩特
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