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,...
(2)第一层:卷积层(C1层):卷积层的目的是提取图像特征,神经网络结构中较前的卷积层主要提取图像的细节特征,较后的卷积层主要提取图像的全局特征。对输入的单通道32*32图像用六个不同的5*5卷积核(也称为滤波器)从左到右,从上到下进行卷积操作.最后结果为6个特征图(feature map,有几个卷积核就有几个对应的...
用户以一条物理专线接入DDN,可以同时与多个点建立帧中继电路(PVC)。多个网络互连时,实现传输带宽动态分配,可大大减少网络传输时延,避免通信瓶颈,加大网络通过能力,适用于具有突发业务性质的应用,如各大中小型机的互连,局域网的互连。 通信速率:9.6K,14.4K,16K,19.2K,32K,48K,N×64K (N=1-31),2Mbps可选。 3...
该部分主要是将论文中公式与结构图对应起来,理解每一个公式的含义以及网络结构图中每一部分的输入输出。 首先,当你看完一篇论文并理解了论文的主要思想后,需要尝试着将网络结构与论文中的每一步的数学公式一一对应上,在心中或者图片上协商每一个环节的数学公式,然后考虑用深度学习框架来实现。 首先这篇论文中有数学...
51CTO博客已为您找到关于1DCNN网络结构示意图的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及1DCNN网络结构示意图问答内容。更多1DCNN网络结构示意图相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。