由上面两幅图可以观察到,LSTM结构更为复杂,在RNN中,将过去的输出和当前的输入concatenate到一起,通过tanh来控制两者的输出,它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。 而LSTM为了能记住长期的状态,在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出,增加的这一路就是细胞状态,也就是途中最上面的一条通路。事...
GRU是LSTM的一种变体,他相对于LSTM来说更加简单,但是实现的效果是一样的,所以现在GRU的使用也变得越来越流行。 四、BLSTM(双向LSTM) BLSTM是LSTM的另一种变型他的来源是因为,LSTM只能实现单向的传递。当我们语句是承前启后的情况时,自然能完成。但是当语句顺序倒过来,关键次在后面了,LSTM就无能为力了。因此有人...
CNN-LSTM就是简单的 CNN(卷积层)与LSTM的集成。 CONVLSTM和CNNLSTM的区别 看这张图就够了,这里是CONVLSTM2D的示意图.这里二者的不同主要在于: 1.对于时间序列预测问题而言,不存在convlstm的结构,因为对于convlstm来说,输入是矩阵形式的,即每一个时间步都是一个矩阵输入(例如视频分类问题),而典型的时间序列预测的...
个人理解是CNNLSTM先堆叠CNN，再将feature map输入LSTM，这里的LSTM是全连接LSTM，里面没有涉及到卷积操作...
CONVLSTM与CNN+LSTM的主要区别体现在处理数据的维度与方式上。对于时间序列预测，CONVLSTM适用于矩阵形式输入，如视频数据；而CNN+LSTM的输入则是向量或标量，适用于时间序列预测。在处理视频问题时，CONVLSTM能够直接利用卷积操作处理矩阵形式的每一帧图像，而CNN+LSTM则无法直接处理，因为其结构中的全连接层...
CNN-LSTM是CNN(卷积层)与LSTM的集成。首先,模型的CNN部分处理数据,一维结果输入LSTM模型。 CNN-LSTM和ConvLSTM主要的区别在于前者仅对于输入Xt进行卷积计算,代码实现: model = Sequential() model.add(TimeDistributed(Conv1D(...)) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(...))) model.add(TimeDistributed(Flatten...
TextCNN提取类似于n-gram的特征。忽略了词序,所以在词序不敏感的场景效果很好,一般CNN是一个很强的baseline,LSTM可以捕捉到序列信息,在情感分析这种词序很重要的应用场景中效果更好 3 回复 分享 发布于 2019-03-13 21:09 相关推荐 11-12 17:40 湘潭大学 数据运营 嫌弃加班,拒掉了唯一的offer,再找根本找不...
cnn+lstm和convlstm的区别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/297689933?utm_source=wechat_timeline
对于CNN之后的LSTM,输入的尺寸取决于CNN模型的输出。通常情况下,CNN模型会提取出一系列的特征图(feature maps),每个特征图对应一个特定的特征。这些特征图的尺寸通常是固定的,例如宽度为W,高度为H,通道数为C。 在将特征图输入到LSTM之前,需要将其转换为LSTM可以接受的输入格式。一种常见的做法是将特征图...