初始时我们指定选择使用GPU运行 AI检测代码解析 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 1. 2. 构建LSTM-FCN模型 AI检测代码解析 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...
代码为, #f_t权重初始化,在init函数中使用self.U_f=nn.Parameter(torch.Tensor(input_sz,hidden_sz))self.V_f=nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_sz,hidden_sz))self.b_f=nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_sz))# ---手动分隔符---#f_t门的激活运算,在forward函数中使用f_t=torch.sigmoid(x_t@self...
ii) = Normalize_Fcn(X(:,ii),MinX(ii),MaxX(ii)); end for ii = 1:OutputNum YN(:,i...
在时间序列分类任务中,针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题,提出 Mixup 数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络LSTM-FCN)时间序列分类算法。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。
TCN 使用 1D FCN(一维全卷积网络)架构。 每个隐藏层的长度与输入层的长度相同,并使用零填充以确保后续层具有相同的长度。 对于时间 t 的输出,因果卷积(具有因果约束的卷积)使用时间 t 和前一层更早时间的输入(参见上图底部的蓝线连接)。 因果卷积并不是一个新想法,但该论文结合了非常深的网络以允许长期有效的...
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,
这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。之前提到的ENet除了直接变成ReSeg分割网络,同样也可以结合RGB-D信息实现更准确的分割。 作者| 孙叔桥 编辑| 言有三 ...
parser.add_argument("--model_name", type=str, default='mlstm_fcn', help="模型名称,例如 'model1', 'model2', 'model3'") parser.add_argument("--run_dir", type=str, default='results', help="运行目录,用于保存评估结果") parser.add_argument("--seed", type=int, default=42, help...
FCN与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入,采用卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到与输入相同的尺寸,再进行预测。 TCN时间卷积网络 下面将介绍时间卷积网络中的一维卷积,扩张卷积,因果卷积,残差卷积的跳 层连接是如何体现的,以及...
% [Best_pos,Best_score,Convergence_curve]=SSA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,ObjFcn) %% 参数设置 ST = 0.8; % 预警值 PD = 0.2; % 发现者的比列,剩下的是加入者 PDNumber = SearchAgents * PD; % 发现者数量 ...