时空序列预测之PredRNN++（Casual LSTM和GHU解决时空预测学习中的深度困境）

首先声明，虽是原创文章，但是站在了巨人的肩膀上进行创作的，借鉴了车哥AI蜗牛车的一些总结，加上了自己的补充和整理完成。

1. 写在前面

今天分享的这篇文章是发表在ICML2018年的paper，是基于上一篇PredRNN（用ST-LSTM预测学习的循环神经网络）的又一次改进，上次在最后的时候说过，PredRNN结构效果挺好，但是也存在问题，就是梯度消失，尤其是那个之字形流动的那个，层数一多，时间一长，就容易梯度消失，不擅长捕捉深层次网络的长期特征。所以今天的PredRNN++是PredRNN的加强版（看名字也能看出来吧，是不是直接想到了C与C++

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