卷积LSTM网络应用于时空序列预测

时空序列预测问题是输入的是按照某一时刻之前若干个时刻表示空间信息的二维矩阵，预测某一时刻后面若干个时刻的空间状态。可以形式化为： 卷积LSTM（Convolutional LSTM）是把卷积神经网络的思想和循环神经网络的思想融合到一个端到端的深度神经网络之中，使得网络既有提取时间信息的能力，又有提取空间信息的能力。ConvLSTM这种网络结构在视频帧预测，未来天气预测等时空序列预测问题中有很好的表

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