基于堆疊式長短期記憶網(wǎng)絡的籃球運動員微動作評價方法

摘要： 為了評估運動員微動作在持球回合中的貢獻，提出一個端到端深度學習的評價方法.所提方法不需要復雜的特征提取(如狀態(tài)間轉(zhuǎn)換的定義和建模),而是將球員和籃球的原始軌跡作為輸入，利用堆疊式長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)網(wǎng)絡學習時空窗口的特征表示，通過一個額外的全連接層對場上球員的隱性空間表征進行級聯(lián)處理.利用Softmax層對球員的終結(jié)動作(如投籃... （共9頁）