cnn-bilstm的结构图

根据引用和，CNN-BiLSTM混合模型的结构图包括卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）网络的组合。CNN用于提取时间维度和空间维度方面的特征，而BiLSTM网络可以同时提取时序更多的特征，对具有一定时间跨度的问题具备优势。具体的结构图可以参考引用中提供的链接。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [时序预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127261869)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

CNN-BiLSTM概念图

CNN-BiLSTM（卷积神经网络-双向长短时记忆网络）是一种深度学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译等。它结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和双向循环神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）的优势。

**1. 卷积神经网络 (CNN)**: 主要用于捕捉输入数据的局部特征，对文本来说就是n-gram特征，通过滑动窗口提取单词或字符级别的特征，有助于提取词向量中的位置信息。

**2. 双向循环神经网络 (BiLSTM)**: LSTM是一种递归神经网络，能更好地处理长序列数据的记忆和遗忘。BiLSTM引入了两个方向的隐藏状态：前向（从左到右）和后向（从右到左），这使得模型能够同时考虑上下文信息，增强了模型的理解力。

**CNN-BiLSTM 结构**: 在这个组合中，CNN先捕获局部特征，然后将这些特征传递给BiLSTM层，BiLSTM能够深入理解整个句子的上下文。最后，这些LSTM的输出通常会被全局池化层（如平均池化或最大池化）整合，生成固定长度的向量，作为文本的表示，供后续的全连接层或其他任务处理。

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