resnet lstm 时间序列

ResNet LSTM（残差网络长短期记忆网络）是一种结合了深度残差学习架构（Residual Networks）和循环神经网络（LSTM）的技术，用于处理时间序列数据。在传统的深度学习模型中，尤其是卷积神经网络（CNNs）对于捕捉长程依赖性可能不够有效，而LSTM通过其内部的记忆单元和门控机制能够较好地解决这个问题。

在ResNet LSTM中，ResNet部分提供了更深的网络结构，允许信息在网络中传播得更远，同时避免梯度消失的问题。LSTM层则负责处理序列数据的时间依赖性，它们可以捕获长期模式并保留过去的上下文信息。这种组合通常在诸如视频分析、语音识别或者股票价格预测等需要考虑历史趋势的任务中很有用。