----- 2019.8.5更新 实现代码思维导图 ----- ----- 初始原文 ----- Social LSTM最早提出于文献 "Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces",但经过资料查阅目前暂未找到原文献作者所提供的程序代码和数据,而在github上有许多针对该文献的实现版本代码. 本文接下来的实现代码来自https://github.com/xuerenlv/social-lstm-tf,代码语言为

近日在阅读Social GAN文献的实验代码,加深对模型的理解,发现源代码的工程化很强,也比较适合构建实验模型的学习,故细致阅读.下文是笔者阅读中一些要点总结,有关于pytorch,也有关于模型自身的. GPU -> CPU SGAN的实验代码在工程化方面考虑比较充分,考虑到了在CPU和GPU两种平台上模型的运行.原生平台是GPU,若要切换为CPU,需要做如下改动(目前只改动了训练过程所需的,测试评估还未进行,但估计类似): args.use_gpu需要置为0,以保证int_dtype和floa

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 之前讲过了tensorflow

概览 简述 文献所提出的模型旨在解决交通中行人的轨迹预测(pedestrian trajectory prediction)问题,特别是在拥挤环境中--人与人交互(interaction)行为常有发生的地方. 文献构建的数据驱动模型,利用在序列预测上表现突出的LSTM模型以行人为单位进行轨迹预测,同时为了解决多个行人的LSTMs之间无法捕捉行人空间中交互的问题,模型在LSTMs每一步运行之间加入了"Social"池化层,池化层将整合其他行人的隐藏状态(Hidden State),并作为

tensorflow的关于LSTM的代码,经过反复的调试和修改,终于运行成功了,可以把训练过程的结果保存起来,然后预测的时候直接取出来.花了很长时间才把官网上的代码调试成功,里面的坑有很多需要填补,还有源代码,都需要认真解读,关于tensorflow的高级结构,比如队列和多线程,也涉及到了. import time import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.models.rnn.ptb.reader as reade

1.tf.Graph() 你一旦开始你的任务,就已经有一个默认的图已经创建好了.而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到. 添加一个操作到默认的图里面,只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行.比如下面的例子展示的: import tensorflow as tf import numpy as np c=tf.constant(value=1) print(c.graph) print(tf.get_default_graph()) <tensorflow.pyth

概览 简述 SS-LSTM全称Social-Scene-LSTM,是一种分层的LSTM模型,在已有的考虑相邻路人之间影响的Social-LSTM模型之上额外增加考虑了行人背景的因素.SS-LSTM架构类似Seq2Seq,由3个Encoder生成的向量拼接后形成1个Decoder的输入,并最终做出轨迹预测,有关Encoder和Decoder具体细节下文介绍. 主要结论与贡献 提出了SS-LSTM分层模型,相较于其他LSTM-based模型在benchmark数据集上有更好表现. 引入了圆形的nei

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提

tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架,可以很方便的检验算法效果.这两天看了看官方的tutorial,极客学院的文档,以及综合tensorflow的源码,把自己的心得整理了一下,作为自己的备忘录. tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflo

一.任务:采用基本的LSTM识别MNIST图片,将其分类成10个数字. 为了使用RNN来分类图片,将每张图片的行看成一个像素序列,因为MNIST图片的大小是28*28像素,所以我们把每一个图像样本看成一行行的序列.因此,共有(28个元素的序列)×(28行),然后每一步输入的序列长度是28,输入的步数是28步. 二.LSTM模型: 输入:x(t-1)的大小为一个28维的向量.……x(t-1),x(t).x(t+1)……有28个.[将一张图片拆成28*28] 隐藏层大小:128 输出:10 U:28

摘自https://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html 一.RNN回顾 略去上面三层,即o,L,y,则RNN的模型可以简化成如下图的形式: 二.LSTM模型结构: 整体模型: 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进,可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来,来避免梯度消失的问题,这样的特殊RNN就是我们的LSTM.由于LSTM有很多的变种,这里我们以最常见的LSTM为例讲述.LSTM的结构如下图: 记忆细胞: 从上图中可以看出,

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu

文献引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是继Social LSTM.Social GAN模型后的进一步提升,在理想的监控俯瞰数据库ETH.UCY上进行数据的预测.重点贡献有: 引入了注意力机制使模型自主分配对交互信息的关注. 舍弃了L2代价函数,引入基于互信息的Infor

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr

http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52805444 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec