融合创新：CNN+LSTM在深度学习中的高效应用，助力科研发表高影响因子文章！

2024深度学习发论文&模型涨点之——CNN+LSTM

结合CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是一种常见的深度学习模型组合，广泛应用于各种任务，特别是时间序列预测和序列数据处理。

CNN+LSTM是一种深度学习模型，它融合了CNN在图像和序列数据特征提取方面的优势以及LSTM在处理时间序列数据方面的能力。这种结合模型在多个领域都有应用，包括但不限于股票价格预测、手语识别、网络入侵检测、光伏发电预测和降水估计等。

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论文精选

论文1：

A CNN-LSTM-BASED HYBRID DEEP LEARNING APPROACH TO DETECT SENTIMENT POLARITIES ON MONKEYPOX TWEETS

基于CNN-LSTM混合深度学习方法检测猴痘推文上的情感极性

方法

• 混合CNN和LSTM架构：研究中提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，用于分析Twitter上的猴痘相关推文。

• 情感极性分类：考虑了用户推文的三种可能情感极性：积极、消极和中立，并构建模型进行分类。

• 深度学习模型准确