CNN-biLSTM框架图

CNN-biLSTM是一种常用的深度学习框架，用于处理序列数据，特别是文本数据。它结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（biLSTM）的优势，能够有效地提取序列数据中的特征并捕捉上下文信息。

框架图如下所示：

1. 输入层：接收序列数据作为输入。

2. 卷积层（CNN）：通过卷积操作提取局部特征。卷积核在输入数据上滑动，计算每个位置的特征值。

3. 池化层：对卷积层输出进行下采样，减少参数数量，同时保留重要的特征。

4. 双向LSTM层（biLSTM）：LSTM是一种递归神经网络，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。双向LSTM由两个LSTM组成，一个按正序处理输入序列，另一个按逆序处理输入序列。这样可以同时考虑前后上下文信息。

5. 全连接层：将biLSTM层的输出连接到全连接层，进行特征融合和分类。

6. 输出层：根据具体任务，可以是softmax层用于分类问题，也可以是其他适当的激活函数用于回归问题。