深度学习做轨迹预测

深度学习是一种可以从数据中学习到复杂模型的机器学习技术。其中，深度学习模型可以用于轨迹预测应用场景，如自动驾驶、物流交通等。本文将介绍深度学习做轨迹预测的技术原理，并提供一些代码示例。

1. 轨迹预测技术

轨迹预测技术是指对物体或人员运动轨迹进行建模，以便于对其未来行为进行预测。通常使用的预测方法可以分为两大类：基于物理模型和基于数据模型。基于物理模型的方法通过对物理定律的建模进行预测，但是需要知道系统的初始状态和外界影响，而基于数据模型的方法则是根据历史数据和机器学习算法建立轨迹模型进行预测。

2. 深度学习做轨迹预测

深度学习模型是一种能够从数据中自适应学习表示和分类模型的机器学习模型，因此它在处理轨迹数据方面具有很好的表现。下面将介绍三种常用的深度学习模型构建轨迹预测模型的方法。

2.1 循环神经网络（RNN）

循环神经网络是一种神经网络架构，它可以处理序列数据并基于先前的状态进行预测。在轨迹预测问题中，RNN可以将过去的轨迹作为输入，学习并预测未来轨迹。具体实现可以采用基于LSTM或GRU的模型。

下面是一个简单的基于LSTM的轨迹预测模型代码：

import torch.nn as nn
import torch

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        lstm_out, _ = self