convlstm 图解

抱歉，我无法提供图解。但是我可以为您介绍一下ConvLSTM的工作原理。

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的神经网络模型。它在时空数据建模中非常有用，例如视频分析和气象预测等领域。

ConvLSTM的输入是一个四维张量，形状为(batch_size, time_steps, rows, cols, channels)，其中：
- batch_size表示每个训练批次中的样本数量。
- time_steps表示时间步数，即序列的长度。
- rows和cols表示输入数据的空间维度。
- channels表示输入数据的通道数。

ConvLSTM的输出也是一个四维张量，形状与输入相同。它可以作为另一个层的输入，但需要考虑该层是否能够接受四维张量作为输入。

ConvLSTM的参数包括：
- filters：输出空间的维度（即卷积核的数量）。
- kernel_size：卷积核的大小。
- strides：卷积的步长。
- padding：填充方式。
- data_format：数据的格式。
- activation：激活函数。
- recurrent_activation：循环层的激活函数。
- use_bias：是否使用偏置项。
- return_sequences：是否返回完整的输出序列。
- stateful：是否在批次之间保持状态。
- dropout：输入的丢弃比例。
- recurrent_dropout：循环层的丢弃比例。

请注意，ConvLSTM的具体工作原理和内部结构比较复杂，如果您对此感兴趣，我建议您查阅相关的文献或教程以获取更详细的信息。