CNN-LSTM-Kan

### CNN 和 LSTM 结合使用并引入 KAN 的概述 CNN-LSTM 架构是一种混合深度学习模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点。这种组合特别适用于处理复杂的时空数据，在许多领域展现出卓越的表现。 #### 卷积神经网络 (CNN) CNN 主要负责从输入的时间序列数据中提取局部特征。具体来说，1D 卷积层被用来识别时间维度上的短程模式，并通过 ReLU 激活函数增强非线性特性[^2]。为了减少参数数量并防止过拟合，通常会在卷积操作之后加入最大池化层来进行降维处理。 ```python import torch.nn as nn class CNNEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_channels=1, output_size=64): super(CNNEncoder, self).__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv1d(input_channels, 32, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2), nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2) ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) ``` #### 长短期记忆网络 (LSTM) 经由 CNN 提取到的特征会被送入 LSTM 层做进一步分析。由于 LSTM 特有的门控机制，使得其非常适合捕捉长时间跨度内的依赖关系，这对于理解诸如语音信号这样的动态过程至关重要[^1]。多层堆叠的方式增加了模型容量，有助于更精确地模拟复杂的数据变化规律。 ```python class LSTMDecoder(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim=64, num_layers=2, output_dim=1): super(LSTMDecoder, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) prediction = self.fc(lstm_out[:, -1, :]) return prediction ``` #### 知识注意网络 (KAN) 当涉及到特定的应用场景如金融市场的预测时，仅依靠原始数据可能不足以达到最佳效果。因此，引入了一个名为 Knowledge Attention Network (KAN) 的组件来辅助决策。KAN 能够利用外部知识源指导模型关注那些对于当前任务最为重要的因素，进而改善整体性能表现。 ```python from transformers import BertModel class KnowledgeAttentionNetwork(nn.Module): def __init__(self, bert_model_name='bert-base-uncased'): super(KnowledgeAttentionNetwork, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name) def forward(self, text_input_ids, attention_mask=None): outputs = self.bert(text_input_ids=text_input_ids, attention_mask=attention_mask) knowledge_representation = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) return knowledge_representation ``` 综合以上三个模块——CNN、LSTM 及 KAN，可以构建出一个强大且灵活的框架，专门针对需要同时考虑空间与时间特性的任务设计而成。此架构不仅限于金融市场中的股价走势预测，同样也适用于其他任何涉及连续型变量随时间演变的研究对象，比如电力系统的负载估计等[^4]。