在tensorflow1.x框架中搭建上图所示模型,在1D-CNN中直接将1维振动信号作为输入,整个过程中采用1d卷积进行卷积计算,池化层采用最大池化,填充均为'SAME'。在2D-CNN中,先将1维振动信号转换为32*32(这也是上面为什么要取样1024,正好转为32*32)的矩阵作为输入,整个过程中采用2d卷积进行卷积计算,池化层采用最大池化,...
没法精确描述局部空间上的特征,而网络的第一层空间特征又太过精确,缺乏语义信息(比如后面的色差、轮廓等),于是论文《Hypercolumns for Object Segmentation and Fine-grained Localization》提出一种新的特征表示方法:Hypercolumns——将一个像素的 hypercolumn 定义为所有 cnn 单元对...
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总结:利用两个网络对抗生成模型,生成器与辨别器,生成器输入图像,生成所需图像,辨别器辨别所需图像与生成图像,使生成器的生成图像骗过辨别器。 可用结构: CNN;(Recursive)Residual Network(残差(递归)网络);FCN(全卷积网络);convolutional LSTM; Autoencoder【AE】自编码器: 与GAN一样,并不是单纯的网络结构,只是类...