王会青等利用反向传播神经网络提取时间序列特征用朴素贝叶斯分类,解决了有限数据集的分类问题。 Iwana 等提出 5 种原型选择算法,并利用动态时间归(dynamic time warping,DTW)计算序列与原型之间的局部距离特征作为 CNN的输入,充分探索了局部距离特征的分类潜力。 姜逸凡等利用孪生网络衡量序列之间的相似性进行分类。 Karim...
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。
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,
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...
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。
我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost,以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型的 deepfake 的世界领导者数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明,与同类 deepfake 检测方法相比,所提出的框架具有更出色的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较,结果表明...
分类: 计算;推算;计数 公开(公告)号: CN117475360B 公开(公告)日: 2024-03-26 发明名称: 基于改进型MLSTM-FCN的音视频特点的生物特征提取与分析方法 发明人: 袁佳宁;范易鑫;袁幼廷;李健;范晓军;徐佳军;刘林峰;王孝坤 申请人: 南京纳实医学科技有限公司 申请日期: 2023-12-27 申请公布日期: 2024-03-26 代...
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...
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。在30个UCRArchive2018数据集上的实验结果表明,使用Mixup数据增强的LSTM-FCN在26数据集上取得了比LSTM-FCN好的分类准确率,最高提高了4.79%。实验结果说明了本文...