Sequential LSTM-FC原理图

Sequential LSTM-FC是一种基于LSTM和全连接层的神经网络模型，用于序列数据的建模和预测。其原理图如下：

输入序列经过LSTM层进行特征提取和序列建模，然后将LSTM层的输出传递给全连接层进行分类或回归预测。在LSTM层中，每个时间步的输入和输出都是一个向量，其中输入向量包含当前时间步的输入特征和上一时间步的输出状态，输出向量包含当前时间步的输出状态和下一时间步的输入状态。通过这种方式，LSTM层可以有效地捕捉序列中的长期依赖关系，从而提高序列数据的建模和预测性能。

BiLSTM是一种双向LSTM模型，可以同时考虑序列的前向和后向信息，进一步提高序列数据的建模和预测性能。