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  • 变长时间序列的一维CNN分类
    2021-01-28 15:45:45

    我有一个由不同长度的时间序列组成的数据集。例如,考虑一下这个ts1 = np.random.rand(230, 4)

    ts2 = np.random.rand(12309, 4)

    我有200个数组列表形式的序列

    ^{pr2}$

    如果良好,这些时间序列的标签为1,否则为0。因此我的标签应该是labels = [0, 0, 1, 0, 1, ....]

    我正在构建一个keras模型,如下所示:model = keras.Sequential([

    keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(None, 4)),

    keras.layers.MaxPool1D(3),

    keras.layers.Conv1D(160, 10, activation='relu'),

    keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),

    keras.layers.Dropout(0.5),

    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),

    keras.layers.Dense(2, activation='softmax')

    ]))

    第一个卷积层的输入形状中的4对应于每个时间序列中的列数,该列数是恒定的(可以认为它有4个传感器返回不同操作的测量值)。目标是分类一个时间序列是好是坏(0或1),但是我不知道如何使用keras来训练它。在

    跑这条线model.fit(input_x, labels, epochs=5, batch_size=1)

    返回错误Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 1 array(s), but instead got the following list of 200 arrays

    甚至使用np.数组(input_x)给出一个错误。如何用可变长度的序列训练这个模型?我知道填充是一种选择,但那不是我想要的。另外,我不想使用带有滑动窗口的RNN。我真的在寻找一个解决方案与1dcnn工作的可变长度序列。任何帮助都将不胜感激!在

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  • LSTM结合一维CNN使用的基本理解

    千次阅读 2021-10-03 22:11:57
    结合一维 CNN 和 RNN 来处理长序列已经十分常见,然而这对组合对身为小白的我造成了一定的困扰。要知道CNN各通道的输出可是平行的,并不存在什么先后顺序,然而RNN却要求的输入却是序列,这一开始令我十分不解,而后...

            结合一维 CNN 和 RNN 来处理长序列已经十分常见,然而这对组合对身为小白的我造成了一定的困扰。要知道CNN各通道的输出可是平行的,并不存在什么先后顺序,然而RNN却要求的输入却是序列,这一开始令我十分不解,而后通过对CNN和RNN的输出输入参数的数量和形状为切入点总算是让我搞明白了它们的运作机理。    

    简化模型如下:

    from keras.models import Sequential
    from keras import layers
    
    model = Sequential()
    model.add(layers.Conv1D(64, 5, activation='relu',
                            input_shape=(None, 10)))
    model.add(layers.LSTM(32))

    看看模型的参数数量:

    model.summary()
    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    conv1d_1 (Conv1D)            (None, None, 64)          3264      
    _________________________________________________________________
    lstm_1 (LSTM)                (None, 32)                12416     
    =================================================================
    Total params: 15,680
    Trainable params: 15,680
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________

    可以看到卷积层的参数数量是3264个,计算公式为:

    (过滤器的长度 * 输入的深度 + 1) * 卷积层通道数 

    也就是(5 x 10 + 1)x 64 = 3264

    LSTM层的参数数量是12416个,计算公式为:

    4 x (64 x 32 + 32 x 32 + 32) = 12416

    接下来大概介绍一下这两个参数数量代表什么含义(有错漏还请指正):

            一维卷积层接受形状为[samples, time_steps, depth]的输入,以输入一句由n个单词组成,其中每个单词用长度为10的密集向量表示的句子为例,则该输入的samples=1,time_steps=n, depth=10,形状为[1, n, 10]。

            假定该卷积层有64个长度为5的filter,由于filter的depth必须与input的depth等同,故weight参数数量为5x10x64,bias的数量为1x64

            filter在time_steps轴上进行卷积操作,操作过程与二维卷积思路一致,当padding='same'的时候,卷积后每个channel应当得到长度仍为time_steps,深度为depth的二维张量,但由于要在depth轴上求和,所以每个channel给出长度为time_steps的一维张量,整个层最终给出形状为[samples, time_steps, channels]的输出,例子中为[1, n, 64], 该输出可直接传入LSTM层。其作用是将原本每个单词的特征(可以由Embeding给出)转化为cnn给出的特征,相当进行了一次抽象程度更高的embedding。另外,只需对卷积层的输出进行pooling操作就可以减小time_steps的长度(一般说来不对channels进行pooling,与二维卷积同样一致),毕竟过长的序列很容易导致训练过程中出各种幺蛾子。

             接下来LSTM层的参数数量就很好理解了,由于LSTM层得到的输入形状为[samples, time_steps, channels],由于LSTM自身有32个输出通道,那么根据LSTM的基本架构:

               output_t = activation(dot(state_t, Uo) + dot(input_t, Wo)  + bo) * c_t

    Uo是一个形状为[32, 32]的矩阵,Wo是一个形状为[channels, 32]的矩阵,bo形状为[, 32],参数数量和为32 x 32 + 64 x 32 + 1 x 32 = 3104。又由于输入门,遗忘门和输出门三个变换的形式都和 基本RNN 单元相同,参数数量也相同,所以整个LSTM层的总参数数量为4 x 3104 = 12416

     
    

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  • python深度学习--一维cnn处理序列

    千次阅读 热门讨论 2019-03-20 16:37:55
    要想结合卷积神经网络的速度与轻量以及RNN的顺序敏感性,一种方法是在RNN前面使用一维CNN作预处理。对于那些非常长,以至于RNN无法处理的序列(比如包含上千个时间步的序列),这种方法尤其有用。 ''' #卷积神经网络...
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pylab
    from pandas import DataFrame, Series
    from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
    from keras.models import Sequential
    from keras.utils.np_utils import to_categorical
    
    #一维卷积神经网络[通常与空洞卷积核(dilated kernel)一起使用]已经在音 频生成和机器翻译领域取得了巨大成功。另外,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代RNN,而且速度更快
    
    #序列的一维卷积:可以识别序列中的局部模式。因为对每个序列段执行相同的输入变换,所以在句子中某个位置学到的模式稍后可以在其他位置被识别,这使得一维卷积神经网络具有平移不变性(对于时间平移而言)
    #一维卷积神经网络的工作原理:每个输出时间步都是利用输入序列在时间维度上的一小段得到的
    
    #序列的一维池化:从输入中提取一维序列段(即子序列),然后输出其最大值(最大池化)或平均值(平均池化)。与二维卷积神经网络一样,该运算也是 用于降低一维输入的长度(子采样)
    
    #实现一维卷积神经网络
    #Keras 中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层,其接口类似于 Conv2D
    from keras.datasets import imdb
    from keras.preprocessing import sequence
    fname='F:/jena_climate_2009_2016.csv'#jena天气数据集(2009—2016 年的数据,每 10 分钟记录 14 个不同的量)
    #对于.csv数据格式等用pandas操作更加方便
    df=pd.read_csv(fname,)
    
    #数据类型不同,所以需要标准化
    #预处理数据的方法是,将每个时间序列减去其平均值,然后除以其标准差
    df=df.drop(['Date Time'],axis=1)
    float_data=df.ix[:,:]
    # print(train_data)
    mean=float_data.mean(axis=0)
    # print(mean)
    float_data-=mean
    std=float_data.std(axis=0)
    float_data /=std
    # print(float_data)
    
    #生成时间序列样本及其目标的生成器
    def generator(data,lookback,delay,min_index,max_index,shuffle=False,batch_size=128,step=6):
        if max_index is None:
            max_index=len(data)-delay-1
            #[0--min_index--lookback--max_index--delay--len(data)]
            #                       i
        i=min_index+lookback
        while 1:
            if shuffle:
                rows=np.random.randint(min_index+lookback,max_index,size=batch_size)
            else:
                if i+batch_size>=max_index:#表明取到最后一批(数量<batch_size)
                    i=min_index+lookback
                rows=np.arange(i,min(i+batch_size,max_index))
                i+=len(rows)
            samples=np.zeros((len(rows),lookback//step,data.shape[-1]))#按小时批量抽取数据点,每个点包含14个特征
            # print(samples)
            targets=np.zeros((len(rows),))
            for j,row in enumerate(rows):
                indices=range(rows[j]-lookback,rows[j],step)#6步(每小时)一个点索引
                samples[j]=data.ix[indices,:]
                t=data.ix[rows[j]+delay,:]
                targets[j]=t[1]#144步(24小时后的温度数组)
            yield samples,targets
    
    #准备训练生成器、验证生成器和测试生成器
    #因为这种方法允许操作更长 的序列,所以我们可以查看更早的数据(通过增大数据生成器的 lookback 参数)或查看分辨 率更高的时间序列(通过减小生成
    # 器的 step 参数)。这里我们任意地将 step 减半,得到时间序列的长度变为之前的两倍,温度数据的采样频率变为每 30 分钟一个数据点。
    lookback=720
    step=3#每30分钟观测一次
    delay=144
    
    train_gen=generator(
        float_data,
        lookback=lookback,
        delay=delay,
        min_index=0,
        max_index=200000,
        shuffle=True,
        step=step)
    val_gen=generator(
        float_data,
        lookback=lookback,
        delay=delay,
        min_index=200001,
        max_index=300000,
        step=step)
    test_gen=generator(
        float_data,
        lookback=lookback,
        delay=delay,
        min_index=300001,
        max_index=None,
        step=step)
    
    val_steps = (300000 - 200001 - lookback) //128
    print(val_steps)
    test_steps = (len(float_data) - 300001 - lookback) //128
    
    def acc_loss_plot(history):
        fig=plt.figure()
        ax1=fig.add_subplot(2,1,1)
        acc = history.history['acc']
        val_acc = history.history['val_acc']
        loss = history.history['loss']
        val_loss = history.history['val_loss']
        epochs = range(1, len(loss) + 1)
        ax1.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
        ax1.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
        ax1.set_title('Training and validation accuracy')
        ax2=fig.add_subplot(2,1,2)
        ax2.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
        ax2.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
        ax2.set_title('Training and validation loss')
        plt.legend()
        plt.tight_layout()
        plt.show()
    ###---------------------------------------------------------------------
    max_features=10000
    max_len=500
    print('Loading data...')
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
    print(len(x_train), 'train sequences')
    print(len(x_test), 'test sequences')
    print('Pad sequences (samples x time)')
    x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
    x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)
    print('x_train shape:', x_train.shape)
    print('x_test shape:', x_test.shape)
    
    from keras.optimizers import RMSprop
    def build_1D_cnn_imdb():
        model=Sequential()
        model.add(layers.Embedding(max_features,128,input_length=max_len))
        model.add(layers.Conv1D(32,7,activation='relu'))
        model.add(layers.MaxPooling1D(5,))
        model.add(layers.Conv1D(32,7,activation='relu'))
        model.add(layers.GlobalAveragePooling1D())
        model.add(layers.Dense(1))
        print(model.summary())
    
        model.compile(optimizer=RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
        history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10,
        batch_size=128, validation_split=0.2)
        return history
    
    # acc_loss_plot(build_1D_cnn_imdb())#验证精度略低于LSTM,83%
    ###-----------------------------------------------------------------------
    #结合CNN和RNN来处理长序列
    #为了识别更长期的模式,你可以将许多卷积层和池化层堆叠在一起,这样上面的层能够观察到原始输入中更长的序列段,但仅仅使用CNN不是一种引入顺序敏感性的好方法,可用jena温度预测问题上使用1D CNN进行验证
    def build_1D_cnn_jena():
        model = Sequential()
        model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu', input_shape=(None, float_data.shape[-1])))
        model.add(layers.MaxPooling1D(3))
        model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu'))
        model.add(layers.MaxPooling1D(3))
        model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu'))
        model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())
        model.add(layers.Dense(1))
        model.compile(optimizer=RMSprop(), loss='mae')
        history = model.fit_generator(train_gen,
                                      steps_per_epoch=500, epochs=20,
                                      validation_data=val_gen,
                                      validation_steps=val_steps)
        return history
    # acc_loss_plot(build_1D_cnn_jena())#0.46左右
    # 比基于常识的基准还要高
    '''
    因为卷积神经网络在输入时间序列的所有位置寻找模式,它并不知道所看到某个模式的时间位置(距开始多长时间,距结束多长时间等)。对于这个具体的预测问题,对最新数据点的解释与对较早数据点的解释应该并不相同,所以卷积神经网络无法得到有意义的结果.
    卷积神经网络的这种限制对于 IMDB 数据来说并不是问题,因为对于与正面情绪或负面情绪相关联的关键词模式,无论出现在输入句子中的什么位置,它所包含的信息量是一样的
    '''
    
    '''
    要想结合卷积神经网络的速度与轻量以及RNN的顺序敏感性,一种方法是在RNN前面使用一维CNN作预处理。对于那些非常长,以至于RNN无法处理的序列(比如包含上千个时间步的序列),这种方法尤其有用。
    '''
    #卷积神经网络可以将长的输入序列转换为高级特征组成的更短序列(下采样)。然后,提取的特征组成的这些序列成为网络中RNN的输入
    
    def build_cnn_joint_rnn():
        model = Sequential()
        model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu', input_shape=(None, float_data.shape[-1])))
        model.add(layers.MaxPooling1D(3))
        model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu'))
        model.add(layers.GRU(32, dropout=0.1, recurrent_dropout=0.5))
        model.add(layers.Dense(1))
        model.summary()
        model.compile(optimizer=RMSprop(), loss='mae')
        history = model.fit_generator(train_gen,
                                      steps_per_epoch=500,
                                      epochs=20,
                                      validation_data=val_gen,
                                      validation_steps=val_steps)
        return history
    acc_loss_plot(build_cnn_joint_rnn())#[注意修改acc_loss_plot(),history中没有acc]#0.25
    #从验证损失来看,这种架构的效果不如只用正则化 GRU,但速度要快很多。它查看了两倍的数据量,在本例中可能不是非常有用,但对于其他数据集可能非常重要。
    
    

     IMDB数据集使用一维cnn

     

    jena温度预测数据集使用一维cnn


    '''
        1.二维卷积神经网络在二维空间中处理视觉模式时表现很好,与此相同,一维卷积神经网络在处理时间模式时表现也很好。对于某些问题,特别是自然语言处理任务,它可以替代RNN,并且速度更快。
        2.通常情况下,一维卷积神经网络的架构与计算机视觉领域的二维卷积神经网络很相似,它将 Conv1D 层和 MaxPooling1D 层堆叠在一起,最后是一个全局池化运算或展平操作。
        3.因为RNN在处理非常长的序列时计算代价很大,但一维卷积神经网络的计算代价很小, 所以在RNN之前使用一维卷积神经网络作为预处理步骤是一个好主意,这样可以使序列变短,并提取出有用的表示交给RNN来处理
    '''
    '''
    你可以用RNN进行时间序列回归(“预测未来”)、时间序列分类、时间序列异常检测和序列标记(比如找出句子中的人名或日期)。
    同样,你可以将一维卷积神经网络用于机器翻译(序列到序列的卷积模型,比如 SliceNet)、文档分类和拼写校正。
    '''

     

     

     

    展开全文
  • 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类...
  • 一维CNN对多维数据进行分类

    千次阅读 多人点赞 2020-11-15 10:26:45
    第二天起来查看资料,还真有CNN网络模型用来对单列多维数据进行分类,用的就是一维卷积神经网络,而图像处理的是用二维卷积神经网络。现在我们就来仔细聊聊一维卷积神经网络。 相信大家都很熟悉一张灰度图的数据结构...

    近日,老板突发奇想想让我用CNN模型对他研究的项目数据进行一个分类预测。他是快凌晨一点给我发的消息,当时一想,CNN不是用来搞图像数据用的吗?这分明是牛头不对马嘴呀,当时也没急着回他,假装睡着了,可是那晚确实没睡着,脑子里就净想这事。。。
    第二天起来查看资料,还真有CNN网络模型用来对单列多维数据进行分类,用的就是一维卷积神经网络,而图像处理的是用二维卷积神经网络。现在我们就来仔细聊聊一维卷积神经网络。
    相信大家都很熟悉一张灰度图的数据结构是是个二维矩阵,彩色图就是一个三维矩阵。
    然而我要进行处理的数据却是一维的向量。一维卷积操作如下图所示:

    在这里插入图片描述

    • 图中的输入的数据维度为8,过滤器的维度为5。与二维卷积类似,卷积后输出的数据维度为8−5+1=4。
    • 如果过滤器数量仍为1,输入数据的channel数量变为16,即输入数据维度为8×16。这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding,而该输入数据代表8个单词,其中每个单词的词向量维度大小为16。在这种情况下,过滤器的维度由5变为5×16,最终输出的数据维度仍为4。
    • 如果过滤器数量为n,那么输出的数据维度就变为4×n。

    老板给我的数据样本一共是3600个数据样本,每个样本数据为128维;为了其能进行一维卷积操作,必须先对所有数据进行扩维,就是将其增加一个维度;简单来说,我们把原先的矩阵当成一个平摊在桌面的纸片,变化以后,相当于给它立起来了,把原先的X轴“厚度”变为1;此时数据还是原来的数据,但是多了一个轴。对此数据而言,因为数据样本有3600个,维度是128维,整个数据格式是一个3600x128的二维矩阵,对其进行扩维,得到一个3600x128x1的三维矩阵。

    还是拿代码来详细说明

    代码是基于anaconda环境的tensorflow框架编写
    python版本是:3.7.0
    tensorflow版本:2.3.1
    预先导入相应的包,有些是没有用的,自行斟酌

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import keras
    from keras.models import Sequential
    from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
    from keras.utils import np_utils, plot_model
    import matplotlib.pyplot as pl
    from sklearn import metrics
    from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split, KFold
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D
    from keras.models import model_from_json
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import seaborn as sns
    import os
    import itertools
    

    1.加载数据:

    # 载入数据
    B_data = np.load('./data/data.npy')
    B_label = np.load('./data/label.npy')
    # B_data = np.transpose(B_data)
    #print(B_data)
    X = np.expand_dims(B_data[:, 0:128].astype(float), axis=2)
    #print(X[1])
    # print(X)
    # print(X.shape)
    # print('--------------')
    Y = B_label
    # print(X)
    # print(X.shape)
    # print('---------------')
    # print(Y)
    # print(Y.shape)
    # print(type(X))
    # print(type(Y))
    # 湿度分类编码为数字
    encoder = LabelEncoder()
    Y_encoded = encoder.fit_transform(Y)
    # print(Y_encoded)
    Y_onehot = np_utils.to_categorical(Y_encoded)  # one-hot编码
    # truelabel1 = Y_onehot.argmax(axis=-1)  # 将one-hot转化为label
    # print('truelabel1\n')
    # print(truelabel1)
    # print(Y_onehot)
    # print(Y_onehot.shape)
    # print(Y_onehot[1])
    # print(Y_onehot[898])
    

    2.划分训练集、测试集

    X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y_onehot, test_size=0.5, random_state=0)
    
    
    # print('X_train\n')
    # print(X_train)
    # print(X_train.shape)
    # print('Y_train\n')
    # print(Y_train)
    # print(Y_train.shape)
    # print('Y_test\n')
    # print(Y_test)   # 对应标签onehot编码
    

    3.定义一维卷积神经网络

    # 定义神经网络
    def baseline_model():
        model = Sequential()
        model.add(Conv1D(16, 3, input_shape=(128, 1)))
        model.add(Conv1D(16, 3, activation='tanh'))
        model.add(MaxPooling1D(3))
        model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
        model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
        model.add(MaxPooling1D(3))
        model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
        model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
        model.add(MaxPooling1D(3))
        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(6, activation='softmax'))
        plot_model(model, to_file='model_classifier.png', show_shapes=True)
        print(model.summary())
        model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
        return model
    

    4.训练分类器

    # 训练分类器
    estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, epochs=20, batch_size=1, verbose=1)  # 模型,轮数,每次数据批数,显示进度条
    estimator.fit(X_train, Y_train)  # 训练模型
    

    5.将模型转化为json文件

    # 将其模型转换为json
    model_json = estimator.model.to_json()
    with open(r"model.json", 'w')as json_file:
        json_file.write(model_json)  # 权重不在json中,只保存网络结构
    estimator.model.save_weights('model.h5')
    

    6.加载模型作预测

    # 加载模型用做预测
    json_file = open(r"model.json", "r")
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
    loaded_model.load_weights("model.h5")
    print("loaded model from disk")
    loaded_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    
    

    7.测试效果

    # 分类准确率
    print("The accuracy of the classification model:")
    scores = loaded_model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
    print('%s: %.2f%%' % (loaded_model.metrics_names[1], scores[1] * 100))
    
    # 输出预测类别
    predicted = loaded_model.predict(X)  # 返回对应概率值
    print('predicted\n')
    # print(predicted)
    # predicted_label = loaded_model.predict_classes(X)  # 返回对应概率最高的标签
    predicted_label = np.argmax(loaded_model.predict(X), axis=-1)
    # print("\npredicted label: " + str(predicted_label))
    # print(11111111111111111111111111111111111)
    # # 显示混淆矩阵
    # plot_confuse(estimator.model, X_test, Y_test)  # 模型,测试集,测试集标签
    #
    # # 可视化卷积层
    # visual(estimator.model, X_train, 1)
    
    展开全文
  • 一维CNN+MLP

    千次阅读 2018-08-09 18:23:50
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  • 1维CNN轴承故障诊断code.rar
  • CNN卷积神经网络Matlab实现例程,使用了matlabR2019a自带的深度学习工具箱,一维数据分类,二维cnn
  • 一维CNN的脑电情绪识别,采用了pyeeg的函数,附赠pyeeg安装包。
  • CNN_matlab.m

    2020-01-10 16:24:33
    CNN卷积神经网络Matlab实现例程,使用了matlabR2019a自带的深度学习工具箱,一维数据分类,二维cnn
  • 一维神经网络 非线性回归模型在一维卷积神经网络中的应用
  • 一维卷积网络对轴承故障诊断,程序语言为python,在tensorflow2.3.1,python3.6上运行
  • 一维CNN涵盖了一定范围,例如 用于自然语言处理(NLP)。 尽管我们可能会遇到其他机器学习问题,但很少有文章提供有关如何构造一维CNN的解释性演练。 本文试图弥补这一差距。何时应用一维CNN?CNN可以很好地识别数据...
  • 基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(一)框架

    千次阅读 多人点赞 2021-11-23 15:49:28
    说明:通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络,主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA,识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波,通过简单实例实践...
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    万次阅读 热门讨论 2018-02-07 10:09:03
    使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集...希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。 参考代码 # Implementing Different
  • 介绍生物医学信号在研究和数据科学领域始终发挥着重要作用。就卷积神经网络 (CNN) 而言,这种特殊算法在定义深度学习 (DL) 等最复杂和最高级算法的架构方面发挥着重要作用。谈到深度学习,...
  • 一维卷积神经网络(1D-CNN一维卷积常用在序列模型、自然语言处理领域; 假设输入数据维度为8,filter维度为5; 不加padding时,输出维度为4,如果filter的数量为16,那么输出数据的shape就是; 二维卷积...
  • 基于MATLAB的CNN模块训练基于MATLAB的CNN模块训练基于MATLAB的CNN模块训练

空空如也

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