ConvLSTM模型的原理

ConvLSTM (卷积长短时记忆网络) 是一种结合了卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的深度学习模型，用于处理时间序列数据和序列化图像数据。它通过使用卷积层来提取图像的空间特征，并使用 LSTM 层来捕捉时间上的依赖关系。这使得 ConvLSTM 模型能够对图像序列数据进行高效的建模和预测。