relu(tcn_layer(x)) # 通过卷积层并使用ReLU激活 # 提取卷积后的最后一个时间步的输出 x = x[:, :, -1] # 只保留最后一个时间步的输出 # 通过全连接层 x = F.relu(self.fc1(x)) # 通过 fc1 和 ReLU 激活 x = self.fc2(x) # 通过 fc2 输出 return x # 设置设备,使用GPU(如果可用) ...
三维池化层(3D Pooling Layer): 用于处理视频数据或三维体积数据。 在PyTorch 中,可以使用 nn.MaxPool3d 和 nn.AvgPool3d 来实现。 torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中用于实现二维最大池化(...
一组固定的权重和不同窗口内数据做内积:卷积。 激励层/Activation layer:把卷积层输出的结果做非线性映射 Sigmoid: Tanh(双曲正切) ReLU Leaky ReLU ELU Maxout 池化层(下采样层)/Pooling layer 夹在连续的卷积层中间 压缩数据和参数的量,减小过拟合 全连接层/FC layer 两层之间所有神经元都有权重连接 通常全...
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../.."))) class Chomp1d(nn.Layer): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, self).__init__() self.chomp_size = chomp_size def forward(self, x): return x[:, :, :-self.chomp_size] class TemporalBlock(nn....
输入层(Input Layer):接收时间序列数据作为输入,对数据进行预处理和特征提取。 Temporal Convolutional Blocks:ModernTCN由多个Temporal Convolutional Blocks组成。每个卷积块包含多个卷积层,这些卷积层在时间维度上滑动,以捕捉到不同长度的局部模式。通过堆叠多个卷积块,ModernTCN可以捕获到时间序列中的全局模式。
Visualization of a stack of dilated causal convolutional layers (Wavenet, 2016) API The usual way is to import the TCN layer and use it inside a Keras model. I provide a snippet below to illustrate it on a regression task (cf.tasks/for other examples): ...
计算是layer-wise的,即每个时刻被同时计算,而非时序上串行。 其卷积网络层层之间是有因果关系的,意味着不会有“漏接”的历史信息或是未来数据的情况发生,即便 LSTM 它有记忆门,也无法完完全全的记得所有的历史信息,更何况要是该信息无用了就会逐渐被遗忘。
Layer (type) Output Shape Param # === conv1d_2 (Conv1D) (None, 12, 64) 192 ___ flatten_2 (Flatten) (None, 768) 0 ___
前言 实验表明,RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现,包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析(预测)等。 在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RN
Code Issues Pull requests TPAMI 2022 deep-learning sketch cnn pytorch rnn tcn gnn Updated Oct 11, 2020 Python flrngel / TCN-with-attention Star 164 Code Issues Pull requests Character based Temporal Convolutional Networks + Attention Layer pytorch tcn tcn-attention Updated May 30, 2018...