短时记忆的特点_短时记忆的特点

本发明公开了一种基于深度学习的储层特征预测方法，包括：获取测井数据训练集；构建卷积神经网络和添加注意力层的前向-后向长短期记忆神经网络，并将两者结合起来进行序列建模，生成多模态Bi-LSTM 模型；将训练集输入到多模态Bi-LSTM模型中，使用联合训练的方式进行训练，可以说是卷积神经网络等等。

短时记忆特征的专利名称为“一种基于深度学习的储层特征预测方法及模型”。专利申请号为CN202110694823.9，授权日为2024年3月15日。 专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的储层特征预测方法，包括：获取测井数据训练集；构建一个卷积神经网络和一个添加注意力层的前向-后向长短期记忆神经网络，并结合等我继续。

短时记忆有什么特点？该方法包括利用基于训练声音信号的包括特征卷积神经网络模型和长短期记忆神经网络模型的混合神经网络模型来识别待测声音信号的常Q变换特征谱图。因此训练声音信号包括已知患者的咳嗽声；如果混合神经网络模型识别出待测声音信号的常Q变换特征谱图，上述等我继续。