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私たちの研究では、従来の深層学習モデルを拡張し、より柔軟な処理能力を持つ新しいニューラルネットワークを提案しています。具体的には、畳み込み層とリカレント層を組み合わせ、時系列データのより複雑なパターンを捉えることができるようにしました。
1. 研究で提案されたものは何ですか？
2. 提案されたニューラルネットワークが何を捉えることができるようになったのか、具体的に説明してください。
3. 提案されたニューラルネットワークはどのような層を組み合わせたものですか？
4. この研究で使用されたデータは何ですか？
5. 従来の深層学習モデルと提案されたニューラルネットワークの主な違いは何ですか？