cnn-lstm模型原理图
时间: 2025-01-21 16:13:16 浏览: 192
CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆网络)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)中的一种变体LSTM(长短期记忆网络)结构的混合深度学习模型。这种组合使得它能够处理需要同时理解空间信息(如图像数据中的像素位置关系)以及时间序列依赖性的任务。
### 模型工作流程:
1. **输入层**:接收原始的数据作为输入,比如一系列图片帧或者是传感器的时间序列信号。
2. **卷积层 (CNN)** :对每一时刻的单个样本应用二维或一维卷积操作提取特征向量。对于视频预测、动作识别等场景来说,这一步可以捕捉到每个静态画面内部的空间模式;而对于语音合成等问题,则有助于解析音频波形内的局部特性。
3. **池化层 (Pooling Layer, 可选)** : 经过若干轮次的下采样缩小尺寸并减少计算负担,同时也增强了平移不变性和抗噪能力。
4. **重塑成序列格式**:将经过上述步骤处理后的所有时间步的结果组织起来形成一个新的三维张量[T,H,W](T表示Time Steps),其中HxW对应于每张特征图的高度宽度。
5. **递归连接单元 - LSTM 层**: 接收到按顺序排列好的特征序列之后,在这里通过门控机制记住长期历史状态,并逐步更新当前隐藏状态ht用于传递给下一个时间点t+1继续迭代运算直到最后输出y^<t>。
6. **全连接层 / 输出层**:最终得到一个固定大小的概率分布或者其他类型的连续值结果作为整个系统的输出。
以下是简化版的工作流示意图:
```
[Input Data]->[Convolutional Layers]+[Max Pooling]*->[Flatten & Reshape Sequence]->[LSTM Units]->[Dense Output]
```
*注意这里的`+`代表可以选择添加更多类似组件而`*`意味着该部分是可以选择是否加入*
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