基于堆叠式长短期记忆网络的篮球运动员微动作评价方法

摘要： 为了评估运动员微动作在持球回合中的贡献，提出一个端到端深度学习的评价方法.所提方法不需要复杂的特征提取(如状态间转换的定义和建模),而是将球员和篮球的原始轨迹作为输入，利用堆叠式长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络学习时空窗口的特征表示，通过一个额外的全连接层对场上球员的隐性空间表征进行级联处理.利用Softmax层对球员的终结动作(如投篮... （共9页）