贝叶斯图神经网络与lstm结合的国内外研究现状

目前，贝叶斯图神经网络与LSTM结合的研究主要集中在以下几个方面：

1.时间序列预测：贝叶斯图神经网络结合LSTM可以用于时间序列预测，例如股票价格预测、气象预测等。研究人员可以利用LSTM学习时间序列的长期依赖关系，而贝叶斯图神经网络则可以用于处理时间序列中的不确定性，从而提高预测的准确性。

2.图像分类：贝叶斯图神经网络结合LSTM也可以用于图像分类，例如对医学图像进行分类。研究人员可以利用LSTM学习图像中的时序信息，而贝叶斯图神经网络则可以用于处理分类任务中的不确定性，从而提高分类的准确性。

3.自然语言处理：贝叶斯图神经网络结合LSTM也可以用于自然语言处理，例如文本分类、情感分析等。研究人员可以利用LSTM学习文本中的时序信息，而贝叶斯图神经网络则可以用于处理文本分类中的不确定性，从而提高分类的准确性。

总之，贝叶斯图神经网络与LSTM结合的研究正在逐渐扩展到各个领域，未来将有更多的应用场景。