LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。

因此，LSTM结合CNN也是深度学习的一个热门研究方向，在学术界与工业界都有广泛应用。比如在股票预测中，这类结合模型不仅可以捕捉股票市场数据的复杂性，还可以提高预测模型在面对市场波动时的鲁棒性。

本文整理了15种LSTM结合CNN的创新方案，包括引入注意力机制的策略，并简单提炼了可参考的方法以及创新点，希望能给各位的论文添砖加瓦。

BIDIRECTIONAL CNN-LSTM ARCHITECTURE TO PREDICT CNXIT STOCK PRICES
方法：论文探索应用双向卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）架构来预测股票价格，特别关注CNXIT（Nifty IT）股票指数，以研究深度学习技术在捕捉历史股票价格数据中的复杂时间依赖性和空间模式方面的潜力。通过综合文献回顾，介绍Bidirectional CNN-LSTM模型及其数据预处理步骤、模型架构和训练过程。清理和准备CNXIT历史股票价格数据集以确保模型的准确性。

lstm和cnn并联_数据

创新点：

  • 通过结合CNN和LSTM的双向卷积神经网络长短期记忆（CNN-LSTM）架构，该研究提出了一种创新的预测股票价格的方法。这一方法能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式，提高预测准确性，并更好地理解市场动态。
  • 提出了一种将卷积神经网络（CNN）与优化超参数和均值方差预测（MVF）模型相结合的新型混合方法，用于股票组合优化。该方法通过预测收益率来预先选择股票，并在最大化收益的同时管理风险，从而提高股票组合优化的效果和效率。

Isolated Video-Based Sign Language Recognition Using a Hybrid CNN-LSTM Framework Based on Attention Mechanism

方法：论文提出了一种识别手语的混合模型，通过结合卷积神经网络（CNN）和基于注意力机制的长短期记忆（LSTM）神经网络来识别独立的手语词汇。该模型使用MobileNetV2作为骨干模型，通过CNN提取视频帧的空间特征，并将其传递给LSTM进行长期依赖的学习


  • 创新点：
  • 作者提出了一种基于CNN和LSTM的方法，采用注意机制替代LSTM的输出层，用于检测时空特征
  • 作者提出了一个轻量级、参数优化和计算效率高的设计架构，该方法在WLASL数据集上进行了评估，取得了84.65%的分类准确率，相对于其他最先进的方法有2%到3%的改进。