CNN-LSTM和LSTM的区别

CNN-LSTM和LSTM是两种不同的神经网络结构。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），用于处理时间序列数据。

CNN（卷积神经网络）是一种广泛应用于图像处理的神经网络结构。它可以自动从输入数据中提取特征，并在不同的层级上进行特征提取和抽象。CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积操作提取输入数据的空间特征，池化层则用于减小特征图的空间尺寸，从而降低模型的计算量。全连接层将提取到的特征映射到最终的输出。

LSTM（长短时记忆网络）是一种用于处理序列数据的循环神经网络。它通过使用门控单元和记忆单元，能够有效地捕捉到时间序列中的长期依赖关系。LSTM具有记忆单元，可以存储和读取之前的状态信息，并通过门控单元控制哪些信息会被传递到下一个时间步。

CNN-LSTM结合了CNN和LSTM的优势，可以同时处理时间序列数据和空间特征。在CNN-LSTM中，CNN用于提取输入数据的空间特征，然后将提取的特征序列输入到LSTM中进行时间序列建模。这样可以在保留空间特征的同时，捕捉到时间序列中的长期依赖关系。