初始时我们指定选择使用GPU运行 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 1. 2. 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...
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。
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,
全卷积网络 时间卷积网络也用到了全卷积网络,全卷积网络(FCN)是在下篇论文中提出的: 论文: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 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...
git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail mlstm-fcn-pytorch / main.py main.py6.38 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 shengfang提交于4个月前.修正好整个训练流程 importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim ...
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...
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 ...
我们提出转换现存的单变量时间序列分类模型:长短期记忆全卷积神经网络和注意力LSTM-FCN,转换为多变量时间序列分类模型通过应用挤压-激励块到FCN中去提升准确性。我们提出的模型表现优于最先进的模型,同时需要最少的预处理。这提出的模型在各种复杂的多变量时间上有效工作实现分类任务,如活动识别或操作认可。此外,所提出...
1D FCN ( Fully Convolutional Network) 2.1.2 扩张卷积 扩张卷积的工作原理 增加感受野:在标准的卷积中,卷积核覆盖的区域是连续的。扩张卷积通过在卷积核的各个元素之间插入空格(称为“扩张”)来扩大其覆盖区域。例如,一个扩张率为2的3x3卷积核实际上会覆盖一个5x5的区域,但只使用9个权重。 保持时间分辨率:与...
作者:Tobin 日期:2019/04/12 缘起:最近在做时间序列分析的实验,FCN网络做时序数据分类的效果还可以,由于时间的依赖性,自然地想到是否可以利用LSTM网络进行时序数据的分类。我对CNN比较了解,但是对LSTM,感觉很多文章都介绍得太笼统,大部分都是介绍cell,而忽略了它