如何在CNN中加入LSTM
时间: 2023-11-16 09:56:11 浏览: 59
在CNN中加入LSTM可以通过将CNN的输出作为LSTM的输入来实现。具体步骤如下:
1. 首先,使用CNN对输入数据进行卷积操作,得到卷积特征图。
2. 然后,将卷积特征图作为LSTM的输入序列,每个时间步的输入为一个卷积特征图。
3. 在LSTM中,可以使用多个LSTM层,每个LSTM层的输出作为下一个LSTM层的输入。
4. 最后,使用全连接层将LSTM的输出映射到所需的输出维度。
下面是一个示例代码,展示了如何在CNN中加入LSTM:
```
inputs = Input(shape=(time_steps, input_dim))
conv1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(inputs)
conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(conv1)
pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
lstm1 = LSTM(50, return_sequences=True)(pool1)
lstm2 = LSTM(50)(lstm1)
outputs = Dense(output_dim, activation='softmax')(lstm2)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
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![CNN+LSTM模型结构图示例](https://cdn.jsdelivr.net/gh/Chatbot-Building-Kit/Chatbot-Building-Kit-Docs/img/cnn_lstm.png)
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