本文将现有的单变量时间序列分类模型即长短时记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)转换为多变量时间序列分类模型,通过在全卷积块上增加一个 Squeeze-and-Excitation Block来进一步提高分类精度。 下面是文档阅读和程序运行时积累的相关笔记。 1.何为多变量序列 (Multivariate Time Series): 在时间序...
构建LSTM-FCN模型 def generate_lstmfcn(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NB_CLASS, NUM_CELLS=8): ip = Input(shape=(1, MAX_SEQUENCE_LENGTH)) x = LSTM(NUM_CELLS)(ip) #以一定概率丢弃一训练的参数,防止其过拟合 x = Dropout(0.8)(x)#缀学层 #Permute可以同时多次交换tensor的维度 y = Permute((2, 1))...
针对传统视频异常检测模型的缺点,提出一种融合全卷积神经(FCN)网络和长短期记忆(LSTM)网络的网络结构.该网络结构可以进行像素级预测,并能精确定位异常区域.首先,利用卷积神经网络提取视频帧不同深度的图像特征;然后,把不同的图像特征分别输入记忆网络分析时间序列的语义信息,并通过残差结构融合图像特征和语义信息;同时,...
题目LSTM-FCN除了FCN捕捉到的特征,还捕捉到了什么类型的特征?相关知识点: 试题来源: 解析 时间序列的长期依赖性特征 反馈 收藏
基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx,时间序列是用按时间顺序排列的变量来表示事件的序列[1]。时间序列数据广泛地存在于生产生活中,例如股票的走向趋势、商品价格的变化波动、患者的心电图或者脑电波活动情况等等。分析时序数据对指导人们生产生活具有重大意义,
图5b所示,本发明提出了一种基于lstm和多尺度fcn的时间序列分类方法,以双尺度和三尺度卷积结构为具体实施例,由进行多种尺度卷积的多尺度fcn模块和lstm模块组成,多尺度fcn模块对时间序列曲线多种粒度的几何空间特征进行充分地提取,lstm模块用于学习序列值随时间变化的特征,两个模块输出的特征向量经一层神经元进行拼接和学...
FCN2D+LSTM.ipynb FCN2D+LSTM.png LICENSE README.md average_no3_output_fcn+lstm.nc quota_01.png Repository files navigation README GPL-3.0 license FCN2D-LSTM Fully Convolutional Network (FCN) + LSTM Warning: run only in Hm Node IF Hadoop developed in indian institute of technology ...
Therefore, we introduce Multivariate LSTM-FCN (MLSTM-FCN) for such datasets. Paper: Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification Repository: MLSTM-FCN Ablation Study of LSTM-FCN for Time Series Classification Over the past year there have been several questions that have been raised by...
将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较,结果表明,所提出的模型取得了类似的结果,但其更具可解释性。文章链接:链接 #深度伪造检测 #轻量化 #可解释 发布于 2025-01-23 13:21・IP 属地北京 赞同1 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
该算法首先使用Mixup对原始数据进行数据增强,通过简单的线性插值对时序数据进行混合,得到新的混合之后的增强数据;然后使用增强数据训练LSTM-FCN,并进行分类.在30个UCRArchive2018数据集上的实验结果表明,使用Mixup数据增强的LSTM-FCN在26数据集上取得了比LSTM-FCN好的分类准确率,最高提高了4.79%.实验结果说明了本文方法...