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组成的针对问题的综合损失函数,以训练这个网络。最后,我们报告了一个全面研究的发现,该研究...
https://github.com/titu1994/LSTM-FCN 摘要 长期、短期记忆全卷积神经网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN (ALSTM-FCN)在旧的加州大学河滨分校(UCR)时间序列存储库中对时间序列信号进行分类的任务中表现出了最先进的性能。然而,对于LSTM-FCN和ALSTM-FCN为何表现良好,目前还没有研究。在本文中,我们对LSTM-FCN和A...
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。
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...
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上减去1%的滤波...
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...
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...
下图是LSTM-CF网络模型: 输入深度信息后,LSTM-CF利用HHA描述,将深度信息转换成视差、表面法线和高这三个通道的信息。随后,利用ReNet提取不同方向上的上下文信息,并在两个方向进行双向传播。 与此同时,对于RGB通道信息,网络利用如上图所示的卷积结构提取特征,利用插值将各级特征恢复到相同分辨率下,并级联。之后,同样...
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,
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