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基于LSTM和DCGAN的时序性图像预测方法

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申请号：CN201910084351.8
申请人：南京信息工程大学
申请日：2019-01-29
主分类号：暂无
公开（公告）日：2019-05-31
公开/公告号：CN109829495A

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摘要：本发明公开了一种基于LSTM和DCGAN的时序性图像预测方法，将DCGAN出色的特征捕捉能力与LSTM进行结合，可使得预测的图像数据可视化，便于直接观察；经过改进后的LSTM网络内部具有卷积特性，能直接学习到图像数据的二维空间特征；为减少其内部学习复杂度，将传统的输入图像改为输入特征；特征来源于DCGAN的提取，相对于原始图像在维度方面有了很大的简化，使得整体网络可控。本发明通过DCGAN很好的降低了特征维度，解决了高维不可计算的问题；改进后的LSTM能够更好地学习到时序性特征，从而实现更精确的预测；整体网络结构在连接方法上遵从栈式级联策略，为控制网络深度提供保障。本发明提出的时序性图像预测模型架构理论上适用于所有的时序性图像。

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