CNN和LSTM并行连接代码示例

以下是CNN和LSTM并行连接的代码示例：

from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, concatenate
from keras.models import Model

# 定义CNN层
input_cnn = Input(shape=(100, 1))
conv1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_cnn)
pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)
conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(pool1)
pool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
drop1 = Dropout(0.25)(pool2)
flatten = Flatten()(drop1)
dense1 = Dense(128, activation='relu')(flatten)

# 定义LSTM层
input_lstm = Input(shape=(50, 1))
lstm1 = LSTM(units=64, return_sequences=True)(input_lstm)
lstm2 = LSTM(units=64)(lstm1)
drop2 = Dropout(0.25)(lstm2)
dense2 = Dense(128, activation='relu')(drop2)

# 将CNN和LSTM层并行连接
concat = concatenate([dense1, dense2])
output = Dense(1, activation='sigmoid')(concat)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_cnn, input_lstm], outputs=output)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 输出模型结构
model.summary()

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入层`input_cnn`和一个卷积层`conv1`，然后是一个最大池化层`pool1`，接着再定义一个卷积层`conv2`和一个最大池化层`pool2`，最后是一个Dropout层`drop1`和一个展平层`flatten`。这些层组成了我们的CNN部分。

接下来，我们定义了另一个输入层`input_lstm`和一个LSTM层`lstm1`，然后是另一个LSTM层`lstm2`和一个Dropout层`drop2`。这些层组成了我们的LSTM部分。

接着，我们使用`concatenate`函数将CNN和LSTM层连接在一起，然后再添加一个全连接层`dense`和一个输出层`output`。

最后，我们定义了一个模型，并使用`compile`函数指定了损失函数、优化器和评估指标。我们还使用`summary`函数输出了模型的结构。