信息与控制

作者：赵琦, 朱浩华, 刘光灿

关键词：视频预测, 全局依赖, 对偶连接, 神经网络, 深度学习

由于对图像局部近邻结构的敏感性，卷积神经网络在计算机视觉领域有着广泛深远的应用.然而对于无局部结构的一般性矩阵，由于无法处理其中的大量全局依赖，卷积神经网络通常对其不够有效.鉴于此，提出了一种基于深度学习的网络结构，用来解决这种无局部结构的一般性矩阵序列预测问题.通过采用提出的对偶线性连接结构，使网络学习到了广泛存在于无局部结构矩阵序列中的全局依赖，从而得到了更好的预测结果.将提出算法与几种主流视频预测算法进行对比，实验结果表明：该算法对于无局部结构矩阵序列具有很好的特征提取能力，可以有效地学习到给定输入数据中的全局依赖，从而生成更好的预测结果.

来源：2020年第4期

《信息与控制》期刊编辑部

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