lstm神经网络结构图

以下是一个基本的 LSTM 神经网络结构图：


这个结构图展示了一个包含多个 LSTM 层的神经网络。每个 LSTM 层都包含了三个门（input gate、forget gate、output gate）和一个记忆单元（memory cell）。通过这些门和记忆单元，LSTM 网络可以有效地解决长序列数据的建模问题。

相关问题

emd-cnn-lstm得神经网络结构图

EMD-CNN-LSTM是一种结合了小波分析（Empirical Mode Decomposition, EMD）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的复杂神经网络结构，通常用于处理时间序列数据，如音频、视频或生物信号等。

1. **小波分解（EMD）**：首先，通过EMD将输入的时间序列分解成一系列具有局部平滑性和非线性特性的固有模分量（Intrinsic Mode Functions, IMFs），以及余弦函数表示的残差信号。

2. **CNN部分**：接着，每个固有模分量作为独立的通道，通过一组CNN层进行特征提取，这些层可能包含卷积层、池化层等，用于捕捉时空局部特征。

3. **LSTM层**：EMD分解后的结果进入LSTM层，这是一种递归神经网络，特别适合处理变长序列，因为LSTM能够处理并存储长期依赖信息。对于每个IMF的CNN特征向量，LSTM会学习到动态状态，并生成相应的上下文编码。

4. **合并和输出**：最后，所有LSTM的输出经过整合（可能是平均、加权求和等方式），然后可能再通过全连接层进行进一步的特征融合，最终得出预测或分类结果。

这样的架构允许模型同时捕捉时间序列的局部特性（通过CNN）和长期趋势（通过LSTM），增加了模型对复杂时序模式的理解能力。

emd-cnn-lstm得神经网络结构图绘图

EMD-CNN-LSTM（ Empirical Mode Decomposition, 卷积神经网络, 长短期记忆网络）是一种结合了信号处理、深度学习和递归特征选择的神经网络结构。它的绘制通常涉及几个步骤：

1. **EMD分解**：首先，从输入数据开始，使用Empirical Mode Decomposition (EMD) 将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），这一步会形成基础图形的一部分，显示原始信号的不同频率成分。

2. **卷积层**（CNN）：接下来，每个IMF作为单独的一通道输入给卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN会通过一组滤波器提取特征，生成一些特征图，这部分可以用箭头表示数据流和权重矩阵之间的连接。

3. **池化层**：在CNN之后可能包括池化层，如Max Pooling，用于降低数据维度并保留最重要的特征，这会用到下采样操作和可视化为小方块或滑动窗口。

4. **全连接层**（FCN）：将CNN的输出展平并通过全连接层（Fully Connected Layer）连接到LSTM单元。这部分可以画出各个节点间的线，代表神经元之间的连接。

5. **LSTM层**：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，其内部结构如门控机制会额外增加复杂度，可以画出状态单元、输入门、遗忘门和输出门等组件。

6. **输出层**：最后，LSTM的输出会被连接到一个或多个输出层，对应具体的预测任务，比如分类或回归。

当绘制时，通常会包含节点、连线、标记（如滤波器大小、步幅等）、以及可能的箭头和标签来解释网络的工作流程。