cnn 预测过程代码_cnn+lstm和convlstm的区别-程序员宅基地
技术标签： cnn 预测过程代码
首先，我们需要知道，convlstm属于lstm的一种变体，我们平常常见的lstm结构：
全称为FC-LSTM,因为Xt 和 Ht-1的部分都是直接走的全连接层：
马东什么：LSTM的物理结构和一些细节zhuanlan.zhihu.com之前写过了：
可以看到，输入的部分，灰色的Xt和橙色的ht-1到四个门中间，分别是4个全连接层
每一个小箭头都代表了一个全连接层。
而convLSTM则是将这个全连接层使用卷积计算来代替，也就是矩阵乘法变成了卷积计算：
ConvLSTM用LSTM单元中每个门的卷积运算代替矩阵乘法。这样，它通过在多维数据中进行卷积操作来捕获基础空间特征。ConvLSTM和LSTM之间的主要区别在于输入维数。由于LSTM输入数据是一维的，因此不适用于空间序列数据，例如视频，卫星，雷达图像数据集。ConvLSTM设计用于3D数据作为其输入。
请忽略图中的BN符号，和ConvLSTM关系不太大，
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()))
# define LSTM model
model.add(LSTM(...))
model.add(Dense(...))每一个时间步，都使用卷积网络结构进行输入的特征提取，这一点和convlstm是一样的，不同的地方在于，前者并没有对ht进行卷积计算。除此之外，convlstm可以处理1维（时间序列预测，把kernel size设置为(1,XXX)就可以）也可以处理2维（时间、空间序列预测）问题。
convlstm具体应用可见：
AI蜗牛车：【时空序列预测第二篇】时空序列预测模型之ConvLSTMzhuanlan.zhihu.com
在时间序列问题中，如果要使用convlstm，则我们需要把序列拆分成字序列从而满足去输入的数据形式，具体可见后面会分享的m5 forcasting 比赛的demo。
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