CNN+LSTM+Attention多热点搭配！又是创新性拉满的高分思路！！

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今天给大家介绍一个超强大的深度学习模型： CNN-LSTM-Attention ！ 这个模型结合了三种不同类型的神经网络架构，充分挖掘了数据中的空间和时间信息，不仅能捕捉数据的局部特征和长期依赖关系，还可以自动关注输入数据中最重要的部分，在 提高预测准确性和鲁棒性 方面起到了非常重要的作用。 因此它也是解决时间序列预测和其他序列数据处理任务的首选，关于它的研究在 各大顶会上热度飞升 ，比如分类准确率近100％的CBLA模型等。 如果有论文er感兴趣，需要这方面的参考以便找idea，我这边也提供 9篇 CNN-LSTM-Attention最新论文 ，开源的代码都附上了，希望可以给各位的论文添砖加瓦。 扫码 添加小享， 回复“ 三结合 ”    免费获取 全部 论 文+开源代码 AdeepLSTM-CNNbasedonself-attention mechanism with input data reduction for short-term load forecasting 方法： 论文介 ………………………………