PredRNN：时空预测学习的递归神经网络 时空序列的预测性学习旨在通过从历史情境中学习来生成未来的图像，其中视觉动态被认为具有可通过成分子系统学习的模块化结构。 NeurIPS 2017的第一个版本 此存储库首先包含PredRNN （2017）的PyTorch实现[ ]，这是一个循环网络，具有一对以几乎独立的过渡方式运行的存储单元，最后形成了复杂环境的统一表示。 具体而言，除了LSTM的原始存储单元外，该网络还具有锯齿形存储流，该存储流以自下而上和自上而下的方式在所有层中传播，从而使学习到的RNN级别的视觉动态能够进行通信。 PredRNN-V2（2021）的新功能 此回购还包括PredRNN-V2 （2021）的实现[]，它在以下两个方面改进了PredRNN。 1.内存解耦 我们发现PredRNN中的一对存储单元包含不良的冗余功能，因此会出现存储解耦损失，从而鼓励他们学习视觉动力学的