LSTM-ekan模型图

LSTM-Ekman模型通常是指将长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）应用于情绪识别（Emotion Recognition）领域的模型。Ekman模型是由心理学家保罗·埃克曼提出的，用于描述基本人类表情的六种模式（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶和恐惧）。将LSTM应用在这种情境下，意味着我们利用LSTM的强大序列处理能力去捕捉文本数据中的情感信号。

LSTM-Ekman模型图的基本结构包括几个关键部分：
1. **输入层**：接收包含文本特征的数据，如词嵌入或字符嵌入。
2. **LSTM单元**：作为核心部分，每个LSTM单元由四个门控（输入门、遗忘门、输出门和细胞状态更新门）组成，它们控制信息在网络中的流动，防止梯度消失或爆炸的问题。
3. **隐藏层**：LSTM的输出经过一个或多个隐藏层进一步处理，提取更高级别的特征。
4. **全连接层**：最后，可能会有一个或多层全连接层，用于分类或回归，将LSTM的输出映射到对应的情感类别。
5. **输出层**：根据任务（如二分类或多分类），可能是softmax层用于多标签分类，或直接给出数值预测。