1DCNN

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。
foddcusL·2024-02-02 06:59

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理2.1端点检测2.2数据增强2.3快速傅里叶变换(FFT)2.4数据集制作二.模型训练1.模型设计2.模型训练超参数设置3.模型性能评估指标4.模型训练5.模型训练结果与分析
tenju·2023-12-30 00:49

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测

针对影响芒果产量的相关气象要素繁多,它们与产量之间的关联关系复杂,难以用数学函数准确地描述的问题,提出一种基于自注意力机制门控循环单元和卷积神经网络组合(attentionCGRU)模型.首先,利用CNN卷积层(1DCNN
Matlab科研辅导帮·2023-10-26 03:51

一维(1D)CNN模型下轴承故障诊断（Python，TensorFlow框架下，很容易改为其它模型，解压缩后可以直接运行，无需修改任何目录）

2.模型（1DCNN）使用数据增强的方式：重叠切割（每个样本长度是1024）3.效果0HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)，测试集准确率为100.00%C%1HP数据集(训练集与测试集比例为7:3)
深度学习的奋斗者·2023-08-01 00:08

使用matlab中的1DCNN进行数据分类预测

在Matlab中使用1D卷积神经网络（1DCNN）进行数据分类预测是很常见的任务。首先，确保你已经准备好了用于训练和测试的数据集。
晓林爱学习·2023-07-24 15:01

python cnn 时间序列_CNN卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？

何时应用1DCNN？CNN可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更复杂的模式。
weixin_39733821·2023-07-24 15:30

使用python中的1DCNN进行数据分类预测

在Python中使用1D卷积神经网络（1DCNN）进行数据分类预测可以使用深度学习库例如TensorFlow和Keras来实现。
晓林爱学习·2023-07-24 15:52

入门孪生网络3-------使用一维卷积神经网络1DCNN与孪生网络的组合模型来实现excel数据的分类

一、孪生网络与1DCNN组合网络的搭建思路二、我编写的孪生网络与1DCNN组合网络程序，仅供参考总结前言入门孪生网络的第三小节，我尝试使用keras或tensorflow2框架来搭建一个数据分类的网络。
小桥流水---人工智能·2023-06-20 07:14

基于1DCNN(一维卷积神经网络）的机械振动故障诊断

基于1DCNN(一维卷积神经网络）的机械振动故障诊断机械振动故障诊断最为经典的还是凯斯西储实验室的轴承故障诊断，开学一周了，上次改编鸢尾花分类的代码可用，但是并不准确。
让我顺利毕业吧·2023-02-06 05:15

matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断与结果可视化

0、前言本文针对十分类轴承故障诊断问题，采用四种经典方法2DCNN、1DCNN、BP、SVM进行建模，并对比最终结果。1、理论介绍BP和SVM理论不再进行描述。
机器猫001·2023-02-06 05:44

1DCNN实例，代码和结果

参考https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/105028902，数据下载地址：tcs_stock_2018-05-26.csv简单说明几点：数据集result，按照0.8划分为train和test，train又按照0.8进一步划分为trainingsamples和validatingsamples;此案例的归一化只是简单的所有数据除以100
ch206265·2023-02-06 05:13

1DCNN原理详解

1、什么是卷积神经网络卷积网络也叫作卷积神经网络，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看做二维的像素网格）。————本段引用自花书《深度学习》卷积神经网络中的卷积操作和信号处理中的卷积操作不同，至于卷积神经网络中的卷积操作为什么要那么定义，这不是关注的重点。对于神经网络来说，目标是能够学习到一个卷积核
陌南鸢·2023-02-06 05:13

卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？

何时应用1DCNN？CNN可以很好地识别出数据中的简单模式，然
小白学视觉·2023-01-17 14:41

基于keras的1D CNN时间序列分析

1DCNN在一定程度上被涵盖，例如用于自然语言处理(NLP)。很少有文章解释如何构建一个1DCNN。本文试图弥补这一差距。什么时候应用1DCNN?
@BangBang·2023-01-17 12:16

TorchProtein教程--基于序列的蛋白质特性预测(3)

在本教程中，我们使用双层1DCNN作为所有考虑任务的蛋白质序列表示模型。首先，让我们
发呆的比目鱼·2023-01-14 22:37

论文阅读(9)---基于Transformer的多模态CNN心电图心律失常分类

Multi-moduleRecurrentConvolutionalNeuralNetworkwithTransformerEncoderforECGArrhythmiaClassification研究背景目前已存的关于心电图分类的方法主要包括：将原始心电图作为输入，并且将ECG分段以后利用1DCNN
打着灯笼摸黑·2023-01-12 21:40

TDNN模型及其改进模型的理解

时延神经网络（TDNN）相当于CNN的前身，相当于1dcnn即一维CNN,它的共享权重被限制在单一的维度上，并且没有池化层，适用于语音和时间序列的信号处理。
908的男同学·2022-12-29 20:41

使用Tensorflow训练1DCNN网络

数据准备需要准备训练集数据和标签、测试集数据和标签，上述数据都是csv文件代码效果能够读取相应的数据，完成数据拼接，并送入神经网络中训练并获得acc和loss曲线代码importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttr
aweizhenlihai·2022-12-27 15:43

Attention注意力机制——ECANet以及加入到1DCNN网络方法

原文：https://arxiv.org/abs/1910.03151代码：https://github.com/BangguWu/ECANet论文题目：ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks目录引言一、ECANet结构二、ECANet代码三、将ECANet作为一个模块加入到CNN中1、要加入的CNN网
梁梁จุ๊บ·2022-12-18 01:43

【LSTM时序预测】基于卷积神经网络结合BiLSTM实现时序数据预测附matlab代码

⛄内容介绍潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测.针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的预测模型,以滑动数据窗口构造潮位数据的特征图作为输入,利用1DCNN
Matlab科研工作室·2022-12-16 22:53

论文进展记录

2021.11.21正在试验不同CNN网络结构，根据WDCNN论文所说，1DCNN使用2层filters=3的神经网络所获得的感受野仅为5*1,视觉领域的网络结构不适应一维卷积前几天试验中加入dropout
cousinmary·2022-12-11 21:58

1DCNN添加Residual Block， python代码实现及讲解

注：以下代码基于jupyternotebook编辑器，pytorch以下为Residualblock示意图接下来将实现左边的示意图构建一个ResNet_basic_block类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResNet_basic_block(nn.Module):def__init__(self,in_
故障诊断与python学习·2022-12-05 00:46

1DCNN故障诊断

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Input,LSTM,Conv2D,Flatten,Reshape,Convolution1D,MaxPooling1Dimportpandasaspdimportnumpyasnpfromskl
l小小新人l·2022-12-04 22:42

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

并且构建了12种模型，即MLP,1DCNN,RNN,GRU,LSTM,CNN+LSTM，TextCNN，BiLSTM,Attention,BiLSTM+Attention，BiGRU+At
阡之尘埃·2022-11-28 08:44

基于1DCNN(一维卷积神经网络）的目标识别

简介：研一已经结束，感觉动手能力太差，找了一篇优秀的博主的文章，然后进行学习，奈何科研小白，代码经过各种查找，终于明白了原理。在此先感谢博主"秋雨行舟"，他还有B站对应的讲解，贼良心的一位博主！！链接：https://blog.csdn.net/qq_38918049/article/details/124992113?spm=1001.2014.3001.5501对博主中的代码做了稍许修改，添加
明月阿志·2022-11-23 12:46

Pytorch实战：基于鲸鱼WOA优化1DCNN的轴承故障诊断

目录0.引言1.关键点2.WOA优化1DCNN超参数实战2.1数据准备2.21DCNN故障诊断建模2.3采用WOA优化1DCNN超参数0.引言采用1DCNN进行轴承故障诊断建模，并基于鲸鱼优化算法WOA
机器鱼·2022-11-21 02:07

说话人性别识别——语音检测初探

目录一、任务背景和分析二、特征抽取librosawavetorchaudio三、数据集commonvoice[中文]四、模型训练1、频域信号+LSTM+2DCNN2、频域信号+2DCNN3、时域信号+1DCNN
colourmind·2022-11-17 07:16

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)

其中卷积神经网络种类包括一维卷积神经网络(1DCNN)、二维卷积神经网络CNN和三维卷积神经网络(3DCNN)，其分类标准主要是看内核在几维空间上移动。
追剧入迷人·2022-11-03 08:29

将一维数据(序列)转化为二维数据(图像)的方法汇总GAFS, MTF, Recurrence plot,STFT

GAFs原理实现步骤调用示例马尔可夫变迁场MTF原理实现步骤调用示例递归图RecurrencePlot原理调用示例短时傅里叶变换STFT原理实现步骤调用示例References总结一、背景虽然深度学习方法(1DCNN
xiaoweiwei99·2022-06-23 02:58

一维卷积神经网络轴承故障诊断python

一维卷积神经网络（1DCNN）被很少使用，只在一定程度上有所涉及，比如自然语言处理（NLP）中的应用，它也包括卷积层、激活层、池化层、全连接层和softmax层。
一个只会看剧的读研菜鸟·2022-06-19 18:01

Python深度学习之实现卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）的类型以下是一些不同类型的CNN：1DCNN：1DCNN的输入和输出数据是二维的。一维CNN大多用于时间序列。2DCNNN：2DCNN的输入和输出数据是三维的。
·2021-06-04 14:28

将一维数据(序列)转化为二维数据(图像)的方法汇总GAFS, MTF, Recurrence plot,STFT

GAFs原理实现步骤调用示例马尔可夫变迁场MTF原理实现步骤调用示例递归图RecurrencePlot原理调用示例短时傅里叶变换STFT原理实现步骤调用示例References总结一、背景虽然深度学习方法(1DCNN
MasterQKK 被注册·2021-02-21 13:06

1D CNN处理时序信号

一个用1DCNN处理时序信号的教程，十分详细，没时间翻译了，直接转载https://blog.goodaudience.com/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-for-time-sequences
Eva215665·2020-07-28 21:56

介绍一下如何用一维卷积来做序列模型，基于Keras的详细代码解析

但是，对于你可能面临的其他机器学习问题，很少有文章提供关于如何构建1DCNN的解释性的操作。本文试图弥补这一差距。介绍许多文章关注二维卷积神经网络，主要是用
ronghuaiyang·2020-07-27 13:46

(8)卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？

何时应用1DCNN？CNN可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更复杂的模式。当你
当交通遇上机器学习·2020-06-30 19:41

Beginer入门：1D,2D,3D卷积的区别原来是这样

Beginer入门：1D,2D,3D卷积的区别原来是这样摘要在1DCNN中，内核沿1个方向移动。1DCNN的输入和输出数据是2维的。主要用于时间序列数据。在2DCNN中，内核在2个方向上移动。
MrCharles·2020-06-20 22:23

[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

何时应用1DCNN？CNN可以很好地识别
小宋是呢·2019-08-08 09:55

[深度应用]·使用一维卷积神经网络处理时间序列数据

何时应用1DCNN？CNN可以很好地识别出数据中的简单模式，然后使用这些简单模式在更高级的层中生成更
小宋是呢·2019-04-19 22:00
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