CNN+LSTM+Attention

CNN LSTM Attention是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的神经网络模型。这个模型在处理时序数据时非常有效。

具体来说，CNN LSTM Attention模型通过使用CNN来提取输入时序数据的局部特征，并将这些特征输入到LSTM中进行序列建模。LSTM可以捕捉时序数据中的长期依赖关系，并生成隐含状态来表示数据的序列信息。

而Attention机制则用于在每个时间步上选择性地聚焦于输入数据的不同部分，以便更好地捕捉关键信息。通过注意力机制，模型可以动态地调整对不同输入部分的关注程度，从而提高模型对重要特征的感知能力和预测准确性。

总结来说，CNN LSTM Attention模型利用CNN提取特征、LSTM建模序列和Attention机制聚焦关键信息的能力，使其能够更好地处理时序数据并进行预测。这种模型在许多领域，如自然语言处理、音频处理和视频分析等方面具有广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DNN结构：CNN、LSTM/RNN中的Attention结构](https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/80942853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [cnn+lstm+attention对时序数据进行预测](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87459420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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