cnn-lstm模型介绍
时间: 2023-11-27 10:46:39 浏览: 47
CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合模型,用于处理序列数据。CNN-LSTM模型可以同时提取时空特征,因此在处理视频、语音、脑电图等序列数据时表现出色。该模型的基本思想是,首先使用CNN网络提取输入数据的空间特征,然后将这些特征输入到LSTM网络中,以便捕捉输入数据的时间特征。CNN-LSTM模型的结构可以是并行的或串行的,其中并行结构可以同时处理原始数据,从而提取更多的特征。在模型的训练过程中,为了防止过拟合,可以使用dropout等正则化技术。
下面是一个CNN-LSTM模型的示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```