lstm+cnn+cbam

LSTM（长短时记忆网络）和CNN（卷积神经网络）是深度学习中非常常用的两种网络结构，它们分别用于序列数据和图像数据的处理。CBAM是Channel Attention Mechanism（通道注意力机制）和Spatial Attention Mechanism（空间注意力机制）的缩写，是一种增强CNN的注意力机制。

LSTM是一种循环神经网络，它能够处理序列数据。在传统的循环神经网络中，存在梯度消失或者梯度爆炸等问题，而LSTM通过引入门机制（遗忘门、输入门和输出门）来控制信息的流动，从而解决了这些问题。

CNN是一种专门处理图像数据的神经网络，它通过卷积层提取图像特征，并通过池化层进行下采样，最终通过全连接层进行分类。

CBAM则是在CNN中引入的注意力机制，通过学习图像特征的重要性来提高模型的性能。CBAM分别从通道维度和空间维度对特征进行注意力加权，从而使得模型更加注重重要的特征。

LSTM和CNN可以结合使用，在处理序列数据时首先使用LSTM提取序列的特征，然后使用CNN对提取出来的特征进行分类。同时，使用CBAM可以提高模型的性能，使得模型更加关注重要的特征。