cnn和lstm怎么结合

将CNN和LSTM结合有三种方法：CNN->LSTM、LSTM->CNN和CNN、LSTM同步。在第一种方法中，文本首先经过CNN提取局部特征，然后使用LSTM提取这些局部特征的长距离特征，最后通过全连接层进行分类。在第二种方法中，文本先经过LSTM提取长距离特征，得到融合了上下文的新文本，然后使用CNN提取新文本的局部特征，再通过全连接层进行分类。在第三种方法中，将CNN提取的局部特征和LSTM提取的长距离特征同时连接起来，作为全连接层的输入。实验证明，第一种和第二种方法的效果差不多，但从逻辑上讲，第一种方法较为合理。

相关问题

convlstm和cnn-lstm

ConvLSTM和CNN-LSTM是两种在深度学习中使用的网络结构，用于处理时空序列数据。

ConvLSTM是一种基于LSTM（长短期记忆网络）的卷积循环神经网络。它通过在LSTM单元中引入卷积运算，将空间信息融入到时序数据处理中。ConvLSTM可以有效地处理视频、遥感图像等具有时间和空间维度的数据。它的输入可以是一个3D张量（如视频数据），其中每个时间步的输入都是一个2D特征图。ConvLSTM通过在时间和空间维度上进行卷积操作，以学习时序数据中的时空依赖关系。

CNN-LSTM是一种将卷积神经网络（CNN）和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征，而LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM中，CNN用于提取每个时间步的特征图像，然后这些特征图像被送入LSTM层进行时序建模。CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系，并在许多任务中取得了良好的效果。

总结来说，ConvLSTM和CNN-LSTM都是用于处理时空序列数据的神经网络模型。ConvLSTM通过在LSTM单元中引入卷积操作来处理时空信息，而CNN-LSTM则是将CNN和LSTM结合起来，分别处理空间特征和时序关系。它们在不同的任务和数据集中都有广泛的应用。

lstm和cnn-lstm相比

LSTM（长短期记忆网络）和CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆网络）是两种常用的神经网络模型，用于处理时间序列数据。它们在结构和功能上有一些区别。

LSTM是一种递归神经网络（RNN），专门用于处理序列数据。它通过使用门控单元来捕捉和记忆长期依赖关系，从而解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM的主要优点是能够处理长期依赖关系，并且在处理长序列时能够保持较好的性能。

CNN-LSTM是将CNN和LSTM结合在一起的模型。它首先使用CNN提取时间序列数据的局部特征，然后将这些特征输入到LSTM中进行序列建模。通过结合CNN和LSTM的优点，CNN-LSTM能够同时捕捉局部和全局特征，并且在处理时间序列数据时具有更好的性能。

相比之下，LSTM更适合处理长期依赖关系和长序列数据，而CNN-LSTM更适合处理局部和全局特征的结合。选择使用哪种模型取决于具体的任务和数据特征。