全文总字数：2309字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：1、调查研究基于深度学习方法的视频帧预测问题。

2、掌握深度学习中循环神经网络算法和其改进的算法。

3、熟练掌握python语言。

2. 研究的基本内容

首先，研究基于深度学习方法的视频帧预测问题，以及掌握深度学习中循环神经网络算法和其改进的算法。

其次，掌握python语言以及学会使用tensorflow深度学习框架。

然后，在tensorflow深度学习框架下实现对movingmnist 数据集视频帧的预测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：研究基于深度学习方法的视频帧预测问题，掌握深度学习中循环神经网络算法和其改进的算法以及python语言。采用tensorflow深度学习开源框架实现对movingmnist数据集视频帧的预测。

进度： 1、2019年3月1日前完成任务书和开题报告。

2、2019年4月1日前完成文献翻译并且认真钻研相关文献。

4. 参考文献

[1] simonyan k, zisserman a.very deep convolutional networksfor scale image recognition[j]. computer science, 2014.

[2] 李洋，董宏斌 基于cnn和bilstm网络特征融合的文本情感分析[j] 计算机应用，2018,38(11):3075-3080.

[3]姚煜，chellali r.基于双向长短时记忆联结时序分类和加权有限状态转换器的端到端中文语音识别系统[j].计算机应用，2018,38 (9) :2495-2499.