人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方...
基于cnn的自编码器模型包括输入层、编码层、解码层和输出层,输入层的输入n为上面构造的数据集合{ni}; 编码层进行下采样和特征提取,得到特征feature; 解码层通过反卷积,将feature还原为输入n; s4.模型使用阶段 假设需要进行特征提取的时序数据为g∈rk,为k维向量,通过上面提到的方法将时序数据g转换为二维图像ng∈rk...
特征提取:使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建二维CNN模型,并在训练集上进行特征提取。可以参考以下代码: importtorch importtorch.nnasnn classCNNModel(nn.Module): def__init__(self): super(CNNModel,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3,stride=1...
基于快速傅里叶卷积FFC的故障诊断模型 | 本期推出一种基于快速傅里叶卷积的 FFC-ResNet的网络模型,通过把 ResNet 的常规卷积替换为快速傅里叶卷积,应用在轴承故障诊断任务上,通过快速傅里叶变换提升卷积神经网络(CNN)的性能! 通过巧妙融合快速傅里叶变换(FFT)的卓越性能,快速傅里叶卷积(FFC)成为了执行卷积操作的...