keras lstm联合fcn

Keras LSTM 和 Fcn 是两个不同的模型结构，LSTM 是一种循环神经网络，主要用于序列数据的建模，而 Fcn 是一种全连接网络，主要用于图像识别和分类等任务。

如果想要将 LSTM 和 Fcn 结合起来，可以考虑使用多模态神经网络的思想，将 LSTM 和 Fcn 分别用于处理不同的输入数据，然后将它们的输出进行融合，得到最终的预测结果。

具体来说，可以将 LSTM 用于处理序列数据，例如自然语言文本或时间序列数据，得到一个向量表示序列的特征，然后将这个特征输入到 Fcn 中，用于进一步分类或回归任务。

以下是一个示例代码，演示如何使用 Keras 将 LSTM 和 Fcn 结合起来：

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, concatenate
from keras.models import Model

# 定义 LSTM 模型
inputs1 = Input(shape=(timesteps, input_dim))
lstm = LSTM(128)(inputs1)
outputs1 = Dense(256, activation='relu')(lstm)

# 定义 Fcn 模型
inputs2 = Input(shape=(input_shape))
dense = Dense(128, activation='relu')(inputs2)
outputs2 = Dense(num_classes, activation='softmax')(dense)

# 将 LSTM 和 Fcn 的输出进行融合
merged = concatenate([outputs1, outputs2])
outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(merged)

# 定义多模态神经网络模型
model = Model(inputs=[inputs1, inputs2], outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit([data1, data2], labels)

其中，`inputs1` 和 `inputs2` 分别表示 LSTM 和 Fcn 的输入数据，`outputs1` 和 `outputs2` 分别表示 LSTM 和 Fcn 的输出结果，`merged` 表示将两个模型的输出合并起来，`outputs` 表示最终的预测结果。在 `Model` 中，`inputs` 参数需要传入一个列表，包含 LSTM 和 Fcn 的输入数据，`outputs` 参数则传入最终的输出结果。