ConvRNN Cell and ConvLSTM Cell

Métriques du dépôt

Stars

4 725 stars (4 725 stars)

Métriques de merge PR

Merge moyen 4h 27m (Merge moyen 4h 27m)2 PRs mergées en 30 j (2 PRs mergées en 30 j)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Reportez vous à l'implémentation MXNet liée. Commencez par examiner les couches convolutionnelles existantes dans Flux (par exemple, Conv, ConvTranspose) et les cellules récurrentes (par exemple, LSTM, GRU). Implémentez une cellule ConvRNN similaire à la version MXNet, puis combinez plusieurs cellules pour former ConvLSTM. Assurez vous de la compatibilité avec la différenciation automatique de Flux. Ouvrez une PR brouillon tôt pour obtenir des retours.

Stack technique

Aucun

Domaine

machine learning

Type d'issue

Fonctionnalité

DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.

4

Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.

3-5 jours

Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.

Ancienne

ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.

Plutôt claire

Prérequis

Familiarity with Flux.jlUnderstanding of convolutional layersBasic knowledge of recurrent networks

Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.

35