ConvLSTM通过在时间和空间维度上进行卷积操作以学习时序数据中的时空依赖关系。二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Date"], index_col=[0]) print(df.shape) print(df.head()) fea_num = len(df.columns)df：2.2 划分数
CNN+LSTM只是对LSTM的输入做了卷积,convlstm是同时对输入和隐藏层输出做了卷积? 2022-10-31 回复3 断桨 按我的理解来看,cnn+lstm也可以处理时空问题吧,cnn提取出来空间特征,此时是一个矩阵,然后通过flatten展成向量,然后通过fc层,进行向量变换,放入LSTM学习时间序列特征,输出的向量再reshape成矩阵的形式,...
cnn+lstm和convlstm的区别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/297689933?utm_source=wechat_timeline
CNN+LSTM与CONVLSTM的主要区别如下：基础结构差异：CNN+LSTM：是卷积神经网络与长短期记忆网络的结合。CNN负责提取图像特征，LSTM负责处理序列数据。CONVLSTM：是在LSTM的基础上，将LSTM结构中的全连接层替换为卷积层。这样，CONVLSTM能够直接利用卷积操作处理图像数据中的空间特征。数据处理维度与方式：CNN+LSTM...
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...
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...
而ConvLSTM是将上述H与X(就是I)与参数矩阵相乘的方式替换成了卷积，学习到的参数是卷积核权重，如下。
而ConvLSTM是将上述H与X(就是I)与参数矩阵相乘的方式替换成了卷积，学习到的参数是卷积核权重，如下。