深度学习中的LSTM层、Flatten层和全连接层详解

LSTM层是一种长短期记忆网络，用于处理序列数据。它在每个时间步骤上接收输入，然后根据先前的状态和输入计算当前状态。LSTM层的输出在时间步骤上被传递到下一层。

Flatten层是用于将多维输入数据展平成一维向量的层。它通常用于将卷积层的输出展平，以便进入全连接层。

全连接层是一种常见的神经网络层，每个神经元都与前一层中的所有神经元相连。全连接层的输出是神经网络的最终输出。

这些层在神经网络中通常按顺序堆叠，其中LSTM层用于处理序列数据，Flatten层用于将卷积层的输出展平，以便进入全连接层，全连接层用于产生最终的输出。