CNN-LSTM-Attention

CNN-LSTM-Attention是一种深度学习模型，用于处理序列数据。它结合了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention），以提高模型的性能和准确性。

CNN-LSTM-Attention模型首先使用CNN层来提取输入序列中的特征，然后将这些特征传递给LSTM层进行序列建模。最后，使用注意力机制来加权整个序列中的不同部分，以便更好地捕捉序列中的重要信息。

这种模型在自然语言处理、语音识别、视频分类等任务中表现出色。

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cnn-lstm- attention

CNN-LSTM-Attention 是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络 (CNN)、长短时记忆网络 (LSTM) 和注意力机制。CNN 用于提取图像或序列中的特征，LSTM 用于处理序列数据并记忆长期依赖关系，而注意力机制则用于权衡不同特征的重要性。这种模型常用于自然语言处理 (NLP) 任务，如机器翻译、语音识别、文本分类等。

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CNN-LSTM-Attention 是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络 (CNN)、长短时记忆网络 (LSTM) 和注意力机制。CNN 用于提取图像或序列中的特征，LSTM 用于处理序列数据并记忆长期依赖关系，而注意力机制则用于权衡不同特征的重要性。这种模型常用于自然语言处理 (NLP) 任务，如机器翻译、语音识别、文本分类等。