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习,转换为分类结果。
dataset_id,dataset_name,dataset_name_,test_accuracy 0,Adiac,lstmfcn_8_cells_weights/Adiac,0.849105 1,ArrowHead,lstmfcn_8_cells_weights/ArrowHead,0.822857 2,data/ChlorineConcentration,lstmfcn_8_cells_weights/ChlorineConcentration,0.821354 1. 2. 3. 4. 存在问题 循环使用数据集仍未解决 InsectWingbeatS...
FCN采用CNN作为编码器模块进行下采样,在解码器模块中使用反卷积层进行上采样。编码器由多个局部连接层(例如卷积层、池化层和上采样层)构建,但没有任何密集层。这使得FCN能够处理任何数据大小的图像。编码器模块通过逐步降低图像分辨率来提取数据特征,而解码器模块将特征重新缩放到原始图像大小并恢复详细信息。请注意,下...
长短期记忆(LSTM)[19],一种能够建模长期依赖性的RNN特殊类型,在这种情况下将更为合适。为了解决这些缺点,本文提出了一种编码器-解码器CNN架构,该架构结合了空间四向LSTM模块,结合了FCN和LSTM的能力,以实现准确和快速的相位展开,而无需在大规模数据集上进行训练。然后,我们描述了一个由误差的方差和总变分误差损失...
blocks of the LSTM-FCN and ALSTM-FCN models to enhance classification accuracy. LSTM-FCN与ALSTM-FCN已经在单变量时间序列分类问题上取得了成功,但它们还没有应用到一个多变量时间序列的分类问题中去。我们提出的MLSTM-FCN和MALSTM-FCN模型,即转变它们各自的单变量模型为多变量模型。我们延展了挤压-激活模块到...
To use the LSTM FCN model :model = generate_lstmfcn() To use the ALSTM FCN model :model = generate_alstmfcn() Training Training now occurs in the innermost loop of theall_datasets_training.py. A few parameters must be set in advance : ...
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,...
力-长-短期记忆全卷积网络(ALSTM-FCN),探讨了注意机制在时间序列分类中的应用。利用注意机制可以可视化LSTM细胞的决策过程。此外,我们还提出了微调的方法来提高训练模型的性能。对模型的性能...现有的单变量时间序列分类模型长-短期记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)通过在全卷积块上增加一个压...
Python Pytorch implementation for "LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification" time-seriespytorchclassificationoutlier-detectionlstmfcn UpdatedJun 30, 2020 Python To associate your repository with thelstmfcntopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
LSTM-FCNCodebase是针对时间序列分类任务的深度学习模型,它结合了长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)。这种模型的主要特点是能够处理具有时间依赖性的输入数据,如股票价格、天气变化等。通过将LSTM用于处理时间序列数据,可以捕捉到数据中的时间特征,而将CNN用于提取数据的局部特征,从而提高模型的分类性能。 在LSTM...