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,...
一、CNN概述 卷积神经网络 ( Convolutional Neural Network,CNN) 作为人工神经网络中一种常见的深度学习架构,该网络是受到生物自然视觉认知机制启发而来,是一种特殊的多层前馈神经网络, CNN 是由简单的神经网络改进而来,使用卷积层和池化层替代全连接层结构,卷积层能够有效地将图像中的各种特征提取出并生成特征图。广泛...
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这里将 S2层的六个特征图分别编号0-5,将C3层的16个特征图分别编号0-15。上图的意思为:C3层的编号为0的特征图是由三个不同的卷积核分别与S2的编号为0、1、2的特征图卷积后求和,再加上偏置,最后经过sigmoid激活函数后得到。同理,其他C3 15个特征图与S2层特征图的连接如上图。值得注意的是,C3层编号0-5...
1DCNN 网络结构图 ddn网络的工作原理 1. 理解网络中数据传输的过程 2. 了解OSI模型的基本知识 3. 了解TCP/IP协议的基本知识 4. 了解三种数据交换方式 因特网(Internet)的中文意义是“网际网”,它实际上就是将全球各地的局域网连接起来而形成的一个“网络之间的网络...
1DCNN网络结构示意图 ddn的网络结构 DDN产品简介 (一)什么是DDN 1、DDN的概念 DDN(Digital Data Network)即数字数据传输网,是利用数字信道传输数据信号的数据传输网,它基于同步时分复用、电路交换的基本原理实现,为用户提供话音、数据、图像信号的半永久性连接。
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