CNN-TCN-Attention模型: 输入数据维度为[32, 1, 1024], 先送入CNN网络进行1d的卷积池化提取空间特征,然后把卷积池化后的特征送入TCN层提取时序特征,最后通过自注意力进行多尺度特征融合,最终送入全连接层和softmax进行分类诊断。 前言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载...
将CNN/TCN/LSTM/BiGRU-Attention四种多变量回归模型打包到全家桶中,方便大家选择最适合自己数据的模型!日后也会推出其他算法结合注意力机制的模型,如BiTCN-Attention等等,但肯定是会上涨的!所以需要创新或对比的小伙伴请早下手早超生!! 数据介绍 本期采用的数据是经典的回归预测数据集,是为了方便大家替换自己的数据集...
再比如 TCN(论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling),集成了几项技术:利用 Dilated CNN 拓展单层卷积层的输入覆盖长度,利用全卷积层堆叠层深,使用 Skip Connection 辅助优化,引入 Casual C...
详细解析了三种主要的时序任务:异常检测、时序预测、时序分类下的基础CNN、RNN模型以及最新的GNN去结合RNN、CNN、ATTENTION的深度学习模型详细解析。制作不易,还望观众老爷动动发财指三连一下~, 视频播放量 1351、弹幕量 2、点赞数 33、投硬币枚数 23、收藏人数 72、转发
再比如 TCN(论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling),集成了几项技术:利用 Dilated CNN 拓展单层卷积层的输入覆盖长度,利用全卷积层堆叠层深,使用 Skip Connection 辅助优化,引入 Casual CNN 让网络结构看不到 T 时间步后的数据。
再比如TCN(论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling),集成了几项技术:利用Dilated CNN拓展单层卷积层的输入覆盖长度,利用全卷积层堆叠层深,使用Skip Connection辅助优化,引入Casual CNN让网络结构看不到T时间步后的数据。不过TCN的实验做得有两个明显问题:一...
再比如 TCN(论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling),集成了几项技术:利用 Dilated CNN 拓展单层卷积层的输入覆盖长度,利用全卷积层堆叠层深,使用 Skip Connection 辅助优化,引入 Casual CNN 让网络结构看不到 T 时间步后的数据。
所以 TCN 的模型效果说服力不太够。其实它该引入的元素也基本引入了,实验说服力不够,我觉得可能是它命中缺 GLU 吧。 除此外,简单谈一下 CNN 的位置编码问题和并行计算能力问题。上面说了,CNN 的卷积层其实是保留了相对位置信息的,只要你在设计模型的时候别手贱,中间层不要随手瞎插入 Pooling 层,问题就不大,...
总之,CNN-attention模型是一种基于注意力机制的卷积神经网络,它可以有效地增强模型的分类能力,特别是在处理复杂的图像和语音数据时。通过合理地设计模型结构和训练策略,我们可以实现高效、准确的数据分类。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc %...
再比如TCN(论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling),集成了几项技术:利用Dilated CNN拓展单层卷积层的输入覆盖长度,利用全卷积层堆叠层深,使用Skip Connection辅助优化,引入Casual CNN让网络结构看不到T时间步后的数据。不过TCN的实验做得有两个明显问题:一...