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CNN-LSTM是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的特点。CNN-LSTM模型被广泛应用于序列数据分析，如自然语言处理、语音识别和视频分析等领域。

CNN-LSTM模型的结构包括两个主要部分：卷积神经网络和长短期记忆网络。卷积神经网络用于提取输入数据的特征，而长短期记忆网络用于学习输入数据的时间序列信息。

卷积神经网络通常用于图像处理和计算机视觉任务，它可以有效地提取输入数据中的局部特征。卷积神经网络通过多个卷积层和池化层来提取输入数据的特征。卷积层通过卷积操作来提取输入数据中的特征，而池化层通过降采样来减少特征图的维度。

长短期记忆网络是一种递归神经网络，用于处理序列数据。它可以学习输入数据的时间序列信息，包括长期依赖关系。长短期记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，用于控制输入数据的流动和记忆。输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的遗忘，输出门控制输出信息的生成。

CNN-LSTM模型是通过将卷积神经网络和长短期记忆网络串联起来来实现的。模型的输入是一个序列数据，如文本、语音或视频。首先，输入数据通过卷积神经网络进行特征提取。然后，特征图被输入到长短期记忆网络中，学习输入数据的时间序列信息。最后，长短期记忆网络的输出被送到一个全连接层进行分类或回归。

CNN-LSTM模型的优点是可以同时处理空间和时间信息，适用于各种序列数据分析任务。它可以自适应地学习输入数据的特征和时间序列信息，从而提高模型的预测准确性。