attention-cnn-lstm

Attention-CNN-LSTM是一种结合了注意力机制、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型。这种模型在处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务时，能够有效地捕捉长期依赖关系和局部特征。注意力机制使得模型能够动态地关注输入序列中的重要部分，从而提高模型的性能。CNN用于提取局部特征，而LSTM则用于捕捉长期依赖关系。通过将这三种强大的模型结构结合起来，Attention-CNN-LSTM能够在各种复杂的任务中取得优秀的表现。