3 基于Pytorch的TCN-CNN轴承故障诊断分类 3.1 定义TCN-CNN分类网络模型 3.2 设置参数,训练模型 3.3 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: Python轴承故障诊断入门教学 - 知乎 (zhihu.com) Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT -...
之前介绍的基本TCN模型所做的最大修改是将模型的基本构建块从简单的一维因果卷积层更改为由具有相同扩张因子和残差连接的2层残差块。 让我们考虑一个来自基本模型的膨胀因子 d 为 2 和内核大小 k 为 3 的层,看看它如何转化为改进模型的残差块。首先如下图: 然后...
残差模型: 由上上图(a)为TCN结构的核心,卷积+残差,作者命名为Residual block,每个block有两个卷积操作和一个残差操作。 由下图左中每一层到下一层,都会两个卷积和一个残差操作,并不是一个残差操作。 并且在d=1d=1时,空洞卷积退化为普通的卷积,如右图。 可以看出来,残差结构替代了TCN层与层之间的简单连接,由...
CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ,在本视频中,我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经...
- TCN是一种基于卷积的网络,擅长处理序列数据,通过扩张卷积(dilated convolutions)和残差连接(residual connections)来捕捉长距离依赖关系。 - CNN-attention-GRU联合模型结合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、注意力机制(attention mechanism)的聚焦能力以及双向门控循环单元(BiGRU)的长短期记忆能力。
在TCN 之前,我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。然而,论文表明 TCN(时间卷积网络)可以有效地处理序列建模任务,甚至优于其他模型。作者还证明了 TCN 比 LSTM 保持更多的扩展记忆。 我们通过以下主题讨论 TCN 的架构: 序列建模
时间卷积网络(TCN)与卷积神经网络(CNN)在本质上有相似之处，均采用卷积操作进行特征提取，但TCN在设计上更为注重时间序列数据的处理。TCN在CNN基础上创新，主要针对时序问题进行优化。通过堆叠一系列一维卷积层，TCN能对序列数据进行高效处理，并且在不同时间尺度上提取特征，适合捕捉时间序列中的长期依赖关系...
【深度学习】CNN论文TCN RNN的主要问题: 1 太长的影响捕捉不到 2 训练太慢 TCN的两个原则: 1 网络产生与输入相同长度的输出 隐层和输入层长度相同 (padding 0), 2 不能使用历史数据 产生的问题: 需要很深的网络才能表达 三个关键的技术: 1 因果卷积(单边卷积)...
本文基于前期介绍的电力变压器,介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。 1、电力变压器数据预处理与可视化 1.1 导入数据 1.2 多步预测预处理 2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的...
2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...