ConvLSTM

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型。它通过在LSTM层之前使用一维卷积层来提取特征，然后利用LSTM层捕捉时间序列中的长期依赖关系。这种结构使得ConvLSTM能够有效地处理具有时空信息的数据，如视频、音频和自然语言处理任务。与传统的LSTM相比，ConvLSTM在处理长序列时具有更高的计算效率和更好的性能。因此，ConvLSTM在许多实际应用中得到了广泛的关注和研究，如语音识别、文本分类和视频分析等。