('alstmfcn', generate_alstmfcn), ]#指定两个模型 for model_id, (MODEL_NAME, model_fn) in enumerate(MODELS):#两个模型循环调用 if not os.path.exists()#判断记录文件是否存在并打开准备写入; for dname, did in dataset_map:#循环数据集目录开始读取数据集 load_data()#加载数据并完成预处理 trai...
ii) = Normalize_Fcn(X(:,ii),MinX(ii),MaxX(ii)); end for ii = 1:OutputNum YN(:,i...
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-激活模块到一维卷积层以及增强LSTM-FCN与ALSTM-FCN层的全连接块取提高分类精度。 As the datase...
表二:烧蚀试验- LSTM/ALSTM块、FCN块与Raw的线性SVM性能比较 信号。绿色单元格和橙色单元格指定块上的线性SVM模型在原始信号上超过线性SVM的实例。粗体表示使用线性SVM分类器性能最好的块。Count∗表示该列中粗体值的数量。 表三:烧蚀试验- LSTM/ALSTM块、FCN块、LSTM/ALSTM-FCN的MLP性能比较 块和原始信号。...
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,
被剪枝的模型 研究者使用了三种网络架构进行剪枝:VGGNet、ResNet和FCN。所有的网络都使用SGD进行训练,权重衰减和动量超参数分别设定为10-4和0.9。 研究者使用了多种训练数据和不同的批大小对这些网络进行了训练,同时加入了一些数据增强的方法。 在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN...
基于LSTM-SAFCN模型的生物质锅炉NO_(x)排放浓度预测 何德峰;刘明裕;孙芷菲;王秀丽;李廉明 【期刊名称】《高技术通讯》 【年(卷),期】2024(34)1 【摘要】针对生物质锅炉燃烧过程的动态特性,提出一种改进的长短期记忆-自注意力机制全卷积神经网络(LSTM-SAFCN)模型用于预测NO_(x)排放浓度。首先利用完全自适应...
该模型通过将CNN 的全连接层替换成卷积得到每个图像中像素的分类结果以实现图像分割。Ronneberger 等[5]在FCN 的基础上提出了U-Net 网络，该网络具有U 型对称结构，通过对图像特征进行编码与解码，同时融合网络全局和局部语义特征得到了较好的分割效果[6-10]。在医学图像处理中，一般很难取得大量的高素质批注医学...
在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN上减去1%的滤波器。在每10个Tick操作后进行一次Tock操作。 剪枝效果 表1:在 ResNet-56上,使用CIFAR-10训练的模型剪枝后的表现。基线准确率为93.1%。 表2:在ResNet-50上,使用ImageNe训练的模型剪枝后的表现。P.Top-1、P.Top-5 分别表示...
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...