论文提出运动等变卷积 LSTM，将运动视为规范对称性
原文标题：Motion Equivariant Convolutional LSTM: When Motion Becomes a Gauge Symmetry
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研究把序列视为时间上的场，将运动建模为随时间局部化的规范对称性，提出 MELSTM：以速度模型作为规范场，可证明对任意运动等变。在帧预测、仅凭运动识别数字、相机抖动下动作识别任务中，同参数量下 MELSTM 优于卷积 LSTM 与流等变模型，泛化到更长时域与未见运动，状态占用更小。
- 问题
- 标准循环网络对输入运动不等变，记忆位置与移动内容错位。
- 方法
- 把序列视为时间上的场，将运动建模为随时间局部化的规范对称性，用速度模型作规范场构建 MELSTM。
- 结果
- 在帧预测、仅凭运动识别数字、相机抖动下动作识别中，同参数量下优于卷积 LSTM 与流等变模型，且状态占用远小于流等变模型。
- 影响
- 为视频与序列建模提供内建运动等变性的循环结构，可减少对数据增强与更大状态的依赖。
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