cnn-lstm模型架构图

### CNN-LSTM 模型架构概述

CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆网络）结合了两种强大的深度学习技术，旨在处理时空数据。这种组合利用了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列建模能力。

#### 架构设计原则

1. **空间特征提取**
使用多个卷积层和池化层来捕捉输入数据中的局部依赖关系以及更高级别的抽象表示[^3]。

2. **时间维度建模**
将经过预处理的数据送入LSTM层，通过其内部的记忆细胞机制有效地记住长期依赖项并过滤掉不必要的噪声信息[^1]。

3. **多尺度感知域**
可以采用不同尺寸的感受野，在不同的层次上理解图像的不同部分；这有助于提高模型对于复杂模式识别的能力。

4. **端到端训练方式**
整个框架可以作为一个整体来进行优化，从而使得各个组件之间能够相互协作得更好[^4]。

#### 典型结构实例展示

下面是一个简化版的CNN-LSTM模型架构图：

graph LR;
    A[Input Data] --> B{Convolutional Layers};
    B --> C[Pooled Features];
    D[LSTM Layer(s)] -.->|Reshape| E((Flatten));
    F[Dense/Output Layer] <-- G(Activation Function);
    H(Classification/Prediction) <-.-> I(Loss Calculation & Backpropagation);
    
    subgraph "Spatial Feature Extraction"
        direction TB
        A --> B --> C
    end
    
    subgraph "Temporal Modeling"
        direction TB
        C --> D --> E --> F --> H
    end

此图表展示了如何先应用一系列卷积操作获取二维或三维数据集内的显著特性，再把这些特性的向量形式传递给后续负责分析随时间变化趋势的部分——即LSTM单元群组。最终输出可用于分类预测或其他任务目标。