CNN+LSTM气象雷达回波分析
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案例介绍
Seq2Seq模型早期用于自然语言处理任务（NLP），ChatGPT的原型之一，可用来实现人机有效交互，如机器翻译、自动问答等；
模型由编码器、解码器以及上下文向量三部分构成；
编码器和解码器由长短期记忆神经网络（LSTM）结构搭建，提取雷暴演变的时序特征；
上下文向量的引入捕获了多步输入雷暴时序图片的复杂非线性耦合关系，提升解码预测精度；
Seq2Seq模型可以自动从训练数据中学习特征，可以减少特征工程的工作量，灵活实现任意长度的序列到序列的映射关系学习。
模型由编码器、解码器以及上下文向量三部分构成；
编码器和解码器由长短期记忆神经网络（LSTM）结构搭建，提取雷暴演变的时序特征；
上下文向量的引入捕获了多步输入雷暴时序图片的复杂非线性耦合关系，提升解码预测精度；
Seq2Seq模型可以自动从训练数据中学习特征，可以减少特征工程的工作量，灵活实现任意长度的序列到序列的映射关系学习。
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Seq2Seq模型早期用于自然语言处理任务（NLP），ChatGPT的原型之一，可用来实现人机有效交互，如机器翻译、自动问答等；
模型由编码器、解码器以及上下文向量三部分构成；
编码器和解码器由长短期记忆神经网络（LSTM）结构搭建，提取雷暴演变的时序特征；
上下文向量的引入捕获了多步输入雷暴时序图片的复杂非线性耦合关系，提升解码预测精度；
Seq2Seq模型可以自动从训练数据中学习特征，可以减少特征工程的工作量，灵活实现任意长度的序列到序列的映射关系学习。
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