plt.bar([1,2,3,4],[CNN_1D_train_accuracy, CNN_2D_train_accuracy, LSTM_train_accuracy, SVM_train_accuracy]) plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('folds') plt.xticks([1,2,3,4],['CNN-1D', 'CNN-2D' , 'LSTM', 'SVM']) plt.ylim([70,100]) plt.show() plt.figure(19) plt.titl...
在Keras中,可以在2D CNN之后添加双向LSTM。这种结构被称为CNN-LSTM模型,它在图像处理和序列数据处理中都有广泛的应用。 2D CNN(二维卷积神经网络)主要用于图像处理,通过卷积操作提取图像的空间特征。而双向LSTM(长短期记忆网络)则是一种适用于序列数据的循环神经网络,能够捕捉序列中的时序信息。 将2D CNN和双...
CNN_2D_train_accuracy = np.average(accuracy_2D)*100 print('CNN 2D train accuracy =', CNN_2D_train_accuracy) 在测试集上评估模型的准确性 CNN_2D_test_loss, CNN_2D_test_accuracy = Classification_2D.model.evaluate(X_2D_test, y_2D_test) CNN_2D_test_accuracy*=100 print('CNN 2D test acc...
2D卷积神经网络(CNN):将GASF矩阵作为输入,使用2D卷积神经网络来提取图像特征。CNN会在每个GASF图像上进行卷积和池化操作,以学习到图像中的空间模式和结构信息。这将生成一组一维向量作为CNN特征。 双向卷积神经网络(LSTM)和多头注意力机制:将原始鸢尾花数据输入到LSTM中以捕捉时间序列的依赖关系。LSTM将提取时间序列的...
一、2D CNN基础 卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的深度神经网络,特别适合于处理具有明显空间层次结构的数据,如图像。它通过卷积层、池化层、全连接层等结构,自动提取图像中的特征,并用于后续的分类或回归任务。 二维卷积神经网络(2D CNN)是专门用于处理二维图像数据的CNN。在人体行为识别中,我们通常会将视频帧视为...
class CNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Model.__init__(self) self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 输入通道数为1,输出通道数为6 self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # 输入通道数为6,输出通道数为16 self.fc1 = nn.Linear(5 * 5 * 16, 120) ...
CONVLSTM2D是一种结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的二维卷积长短期记忆网络。它在处理时空序列数据方面具有很好的效果,常用于视频分析、动作识别、天气预测等领域。 为CONVLSTM2D准备数据集的步骤如下: 数据收集:首先,需要收集与任务相关的数据集。对...
本发明提供一种基于2DCNN和LSTM的铝锂合金自然环境劣化性能预测方法,通过采用2DCNN和LSTM神经网络实现组合预测方法,2DCNN神经网络具有强大的图像处理能力,LSTM神经网络是一种时间相关的神经网络,两者结合能够针对自然环境中铝锂合金劣化性能实现预测;相对于现有数据拟合方法,劣化性能预测精度高,且预测过程只需要获取试样图片...
ConvLSTM的结构类似于传统的卷积神经网络(CNN),但在每个单元内部引入了LSTM的门控机制。这样,ConvLSTM能够对输入的时序数据进行自适应地特征提取和上下文建模,从而在视频处理和时序数据分析中取得了很好的效果。 二、使用nn.ConvLSTM2D进行网络构建 在PyTorch中,我们可以使用nn.ConvLSTM2D模块来搭建ConvLSTM网络。首先,我们...
ConvLSTM2D层作为ConvLSTM的二维版本，结合了卷积操作的特征提取能力和LSTM的序列学习能力，使其能够同时利用图像的空间特征和时间序列特征。这使得网络在处理动态或序列化的图像数据时，能够更有效地识别和分割目标区域。与传统的CNN相比，ConvLSTM2D能够更好地理解图像中的上下文信息，这对于医学图像分割等任务...