参考：卷积层 —— Conv1D层1. Conv1D 层1.1 语法keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glo
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2023-12-03 13:39:43
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# Python一维CNN：简介与实现
卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，广泛应用于图像处理、自然语言处理和时间序列分析等领域。尽管二维卷积神经网络（2D CNN）大受欢迎，但一维卷积神经网络（1D CNN）在处理一维数据（如时间序列、文本等）方面同样表现出色。本文将介绍一维CNN的基本概念、如何使用Python实现一维CNN模型，并通过示例代码与可视化技术，让你更直观地理解。
1.算法描述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（sh
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2024-04-25 12:11:38
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一、准备python环境以Windows平台为例：1.安装python3直接默认安装，并且添加到PATH。安装完毕后在命令行输入python回车查看是否安装成功。2.更换pip源在win+R运行输入%APPDATA%，点击确定，进入C:Users\用户名\AppData\Roaming文件夹，在该文件夹下新建文件夹pip，在pip下新建文本文件，在其中填入如下内容，然后将文件命名为pip，扩展名改
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2023-12-31 17:58:27
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正如上一篇文章所述，CNN的最后一般是用于分类是一两个全连接层，对于前面池化层输出的二维特征图是怎么转化成一维的一个向量的呢？从上图的结构中可以看到，最后两层是两个矩形，也就是一维向量，以MNIST手写数据集为例，上层输出的特征图（Feature Map）为14*14*64大小，经过一个全连接层（这里第一个全连接层的神经元设置为1024个）之后，变成了1*1024的向量。为什么维数降低了呢？别忘了
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2023-12-26 21:03:52
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1DCNN 简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。以下是1D-CNN的主要组成部分和特点：输入层：接收一维序列数据作为模型的输入。卷积层：使用一系列可训练的卷积核在输入数据上滑动并提取特征。卷积操作能够有效地提取局部信息，从而捕捉输入序列的局部模式。激活函数
在本文中，我们将探讨创建一个一维 CNN（卷积神经网络）的 DataLoader。我们将通过几个方面来分析和设计这个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等。希望通过这篇文章能与大家分享一些经验与教训。
### 背景定位
在数据科学和机器学习的业务场景中，我们常常需要处理大量的时间序列或一维数据。使用 CNN 处理这类数据有其独特的优势，例如，能够自动提取特征，不依赖于手动
今天重点理解了几篇介绍CNN的博文，跑了几个基于keras的cnn的代码样例，只能说实现了对CNN的初窥！计算一个维度（宽或高）内一个输出单元里可以有几个隐藏单元的公式权值参数，同时理解了权值共享的情况 权值共享(Shared Weights)在卷积网络中，每个稀疏过滤器hi通过共享权值都会覆盖整个可视域，这些共享权值的单元构成一个特征映
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2024-08-22 11:39:09
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X
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2023-11-14 10:03:04
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作者：小占同学本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程。本文适合阅读的对象：对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础对卷积神经网络用于文本分类有一定实践经验的读者在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者本文的重点部分是：结合PyT
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2024-08-08 12:09:07
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DenseNet复现DenseNet网络是2017年提出的一种借鉴了GoogLeNet的Inception结构，以及ResNet残差结构的一种新的稠密类型的网络，既利用残差结构避免网络退化，又通过Inception结构吸收多层输出的特征，其拥有着极好的性能又占据着恐怖的内存，但是对于追求准确率的任务来说这是一个非常值得尝试的选择。一维模型训练模板代码自己编写已开源https://github.co
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2024-05-27 23:33:00
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前言我们知道差分里的CN格式是无条件稳定的。但是最近在学习有限元结合CN格式算长时间抛物问题的时候（在时间方向用差分空间方向用有限元）发现稳定性却不能保证，其数值解和真解误差会随着时间越来越大。并且实际能算的时间只有几秒，这几秒钟几乎是没有实际意义的。所以就想到一个问题，纯CN差分格式在长时间计算的时候，是否也是个理论看还行，实践臭弟弟的“花瓶”呢？ 在以前做差分课本上的算例大多也是只有几秒，还真
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2024-08-11 12:51:41
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1.Numpy核心数据结构：ndarrayndarray是由同一种类型的元素组成的N维数组1.1 ndarray的创建主要有以下几个函数进行创建：array()zeros()：全零数组ones()：全1数组empty()：创建未初始化的数组1.1.1通过array()创建(1)一维 a = np.array([1,2,3,4])(2)二维 b = np.array([ 
文章目录一、坐标系1. 一维坐标系1.1 数轴2. 二维坐标系2.1 平面直角坐标系(笛卡尔直角坐标系)2.1.1 点的直角坐标2.1.1.1 象限2.2 极坐标系2.2.1 点的极坐标2.2.2 极坐标与直角坐标之间的关系3. 三维坐标系3.1 空间直角坐标系3.1.1 点的空间直角坐标3.1.2 坐标面3.1.3 卦限3.1.3.1 卦限中坐标的符号3.2 柱面坐标系3.2.1 柱面坐标与空
最近几天陆续补充了一些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进行整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进行总结。卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍，这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结。 所谓卷积，就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取，通常用于图片识别中。 既然全连接的神经网络
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。 1.ResNe
Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入
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2024-04-07 20:19:21
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目录1 多输入通道--单输出通道2 多输出通道3
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2024-05-07 19:15:14
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两个原则 1、平移不变性-2维交叉相关 对于特征在不同的地方，识别器不会发生变化。 2、局部性–只需要附近的点 识别特征只需要考虑局部信息，不考虑全部信息1、在CNN当中需要考虑图像的空间信息，所以需要矩阵来算，不能和MLP当中一样，将图像展开成向量形式。 2、权重变成4-D的张量 3、根据卷积核的不同可以得到 边缘检测、锐化、高斯模糊的效果 4、二维交叉相关、二维卷积，因为对称，所以效果一样 5
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2024-07-20 06:17:26
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1 CNN概述前面搭建的全连接神经网络是最初始的神经网络模型，非常自然的想法。但是并非所有数据都适合用全连接神经网络实现，同时使用全连接的深度模型，其连接数量太大，随着层数的加深，复杂度将呈现指数级的增长趋势。对于图像数据，可以发现使用全连接神经网络训练，将会发现消耗巨大，因为根本没有考虑到图片数据的空间结构，单纯的视为数值数据进行盲目地处理，此时如果将图片上的物体进行旋转、平移和缩放等操作，就会
