ConvLSTM内部结构

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的模型，可以用于处理时间序列数据。其内部结构包括以下几个部分：

1. 输入层：接收时间序列数据的输入，每个时间步的数据可以是多维的，如图像序列的像素值。

2. 卷积层：将输入数据进行卷积操作，提取特征信息。与传统的CNN不同的是，ConvLSTM的卷积层是带有门控机制的，可以控制信息的流动。

3. 循环层：ConvLSTM中的循环层基于LSTM结构，可以处理时间序列数据，并保留较长时间的上下文信息。该层包括记忆单元和三个门控单元：输入门、输出门和遗忘门。

4. 输出层：根据前面的特征提取和上下文信息，输出最终的结果。

ConvLSTM的内部结构如下图所示：