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《Python 实现 CNN-BiLSTM（卷积双向长短期记忆神经网络）进行数据分类预测的示例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）》
在此基础上，卷积神经网络（CNN）作为特征提取网络，可以通过卷积操作提取输入数据的空间特征，BiLTTM则能够通过其双向的性质捕捉时序数据中的长期依赖关系，从而有效地学习数据的时空特征。从应用角度来看，随着大数据时代的到来，各类时序数据和空间数据的生成速度日益加快，如何高效地从这些数据中提取有价值的特征并进行精准预测，成为了许多领域面临的挑战。我们将逐步构建这些功能模块。通过整合CNN和BiLTTM的优势，设计一个高效的深度学习模型，以适应具有时序特征和空间特征的数据，并实现对数据的精准分类。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145111426
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