本项目利用Python深度学习库Keras构建了一个创新性的神经网络模型，该模型将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合，以提高对序列数据的分类准确率。通过实践操作展示如何使用Keras高效搭建及训练这种复杂的混合架构，并深入探讨其在特定任务中的应用效果与优势。
直接看代码吧：
```python
def get_model():
n_classes = 6
inp = Input(shape=(40, 80))
reshape = Reshape((1, 40, 80))(inp)
# pre=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(reshape)
conv1 = Convolution2D(32, 3, 3, border_mode=same, init=glorot_uniform)(reshape)
l1 = LeakyReLU()
```
注意，代码中注释掉的行和不完整的`LeakyReLU()`调用在原代码里也有。
5星
