Odborné vysvětlení: Časoprostorové neuronové sítě jsou architektury navržené pro zpracování dat, která mají jak prostorovou, tak časovou dimenzi, jako jsou videa nebo časové řady satelitních snímků. Kombinují prvky prostorových sítí (např. konvoluce) s technikami pro zachycení časových závislostí (např. rekurentní vrstvy). Příklady zahrnují ConvLSTM (Convolutional Long Short-Term Memory) nebo 3D konvoluční sítě. Cílem je modelovat komplexní dynamiku v datech, kde se prostorové vzory mění v čase.
Vysvětlení pro laiky: Časoprostorové neuronové sítě jsou jako učit počítač sledovat a chápat, jak se věci mění v čase a prostoru. Představte si, že sledujete video bouřky – vidíte, jak se mraky pohybují a mění tvar. Tyto sítě umožňují počítači nejen rozpoznat, co je na jednotlivých snímcích, ale také pochopit, jak se scéna vyvíjí v čase. To je užitečné například pro předpověď počasí, analýzu dopravních vzorců nebo sledování pohybu v bezpečnostních systémech.
Spatiotemporal Neural Networks are architectures designed to process data that have both spatial and temporal dimensions, such as videos or time series of satellite images. They combine elements of spatial networks (e.g., convolutions) with techniques for capturing temporal dependencies (e.g., recurrent layers). Examples include ConvLSTM (Convolutional Long Short-Term Memory) or 3D convolutional networks. The goal is to model complex dynamics in data where spatial patterns change over time.
