CNN-双向LSTM

### 构建CNN与双向LSTM结合的深度学习模型

#### 使用MATLAB深度学习工具箱构建CNN-BiLSTM模型

为了创建一个有效的CNN-BiLSTM模型，在MATLAB环境中，需先定义各层的具体参数。对于卷积神经网络部分，应指定诸如卷积核尺寸、数量及其移动步幅这样的属性；针对BiLSTM组件，则要设定隐含单元数目等配置项[^1]。

layers = [
    imageInputLayer([height width channels])
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Stride',strideValue)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

上述代码片段展示了如何初始化一个基础架构，其中包含了图像输入层、二维卷积操作、批标准化处理、激活函数应用、双向往复长短期记忆结构以及最终用于分类目的软最大值计算和类别判定逻辑。

#### 利用PyTorch实现基于BERT-WWM预训练模型增强版CNN+BiLSTM框架

当采用Python编程语言下的PyTorch库来进行开发时，除了常规设置外还可以引入预先经过大规模语料库训练过的BERT变体——即带有整词掩蔽机制版本（Whole Word Masking），以此强化自然语言处理任务中的特征抽取能力[^2]。

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class BERT_CNN_BiLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model_name='bert-base-chinese'):
        super(BERT_CNN_BiLSTM, self).__init__()
        
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)

        # Define CNN layers here...
        self.conv_layers = ...

        # Define BiLSTM layer(s) here...
        self.bi_lstm_layer = ...
        
        # Fully connected output layer
        self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)


def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
    outputs = self.bert(input_ids=input_ids,
                        attention_mask=attention_mask)[0]

    conv_output = ...  # Process through CNN layers
    lstm_input = conv_output.permute(0, 2, 1)
    lstm_output, _ = self.bi_lstm_layer(lstm_input)
    
    final_output = self.fc_out(lstm_output[:, -1, :])  
    return final_output

此段脚本说明了怎样集成BERT-WWM特性至自定义模块内，并且完成了从文本编码到特征变换直至最后决策输出整个流程的设计思路。

#### 结合两者优势提升性能表现

将这两种不同类型的网络联结起来能够充分发挥其各自的特长：一方面利用卷积运算自动发现局部模式并聚合成为全局描述符；另一方面借助于循环神经元有效跟踪随时间演变的趋势变化规律。如此一来便形成了一种既擅长捕捉静态形态又具备动态感知力的新颖混合体系[^4]。