一维卷积神经网络轴承故障诊断python——目前二分类

一维卷积神经网络轴承故障诊断python——目前二分类1.简单介绍一维卷积2.案例讲解python

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

简介:

目前,随着深度学习的发展,神经网络的复杂度也在提高,其中卷积神经网络发展迅速,特别是二维卷积神经网络(CNN)在多个领域有着不错的发挥,如图像处理。一维卷积神经网络(1DCNN)被很少使用,只在一定程度上有所涉及,比如自然语言处理(NLP)中的应用,它也包括卷积层、激活层、池化层、全连接层和softmax层。

注:一维卷积的信号处理方式和CNN一样,都是滑动滤波器去提取特征。

简单介绍一下1DCNN构成:

model = Sequential()
model.add(Reshape((time, num), input_shape=(input_shape,)))
model.add(Conv1D(100, 10, activation='relu', input_shape=(time, num)))
model.add(Conv1D(100, 10, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model.add(GlobalAveragePooling1
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/193081.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号