详细讲解一下ConvLSTM

ConvLSTM（卷积长短时记忆）是一种结合卷积神经网络和长短时记忆网络的模型，用于处理时间序列上的图像数据。

ConvLSTM 在 LSTM 的基础上加入了卷积层，能够更好地处理图像中的空间特征。它主要由输入门，遗忘门，输出门和卷积层组成。

在输入门中，ConvLSTM 使用卷积层来计算当前时间步的输入与上一个时间步的隐藏层的相关性，并用来控制当前时间步的输入信息。

在遗忘门中，ConvLSTM 使用卷积层来计算当前时间步的输入和上一时间步的隐藏层的相关性，用来控制遗忘上一时间步的隐藏层信息。

在输出门中，ConvLSTM 使用卷积层来计算当前时间步的输入和上一时间步的隐藏层的相关性，并用来输出当前时间步的隐藏层信息。

这样ConvLSTM就可以在处理时间序列上的图像数据时，同时考虑空间和时间的特征。