convlstm结构图

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络和长短时记忆网络的模型，它可以对序列数据进行建模，同时也可以对空间信息进行处理。ConvLSTM的结构图如下所示：


其中，ConvLSTM的输入包括当前时刻的输入$x_t$和上一时刻的输出$h_{t-1}$，通过卷积操作和门控机制，得到当前时刻的输出$h_t$和记忆状态$c_t$。

相关问题

ConvLSTM模型图

ConvLSTM模型图是一种结合了LSTM和CNN的网络结构。它不仅具备LSTM的时序建模能力，还可以像CNN一样刻画局部特征，具备时空特性。在ConvLSTM模型图中，输入数据首先通过一个卷积操作提取局部特征，然后将提取的特征输入到LSTM模块中进行时序建模。最后，通过全连接层或其他操作将输出结果得到。整个模型图的结构看起来类似于传统的CNN模型，但其中的某些层或模块被替换成了LSTM模块。

ConvLSTM网络架构图

ConvLSTM网络是一种结合了LSTM和卷积神经网络的网络结构，用于对时空数据进行建模。其内部结构如下图所示：

[ConvLSTM网络架构图]

在ConvLSTM中，输入到状态和状态到状态的部分使用卷积操作代替了前馈式计算，以便更好地刻画空间数据的局部特征。这种结构可以有效地处理时序数据，并且能够像CNN一样捕捉空间特征。