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      端到端深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BiGRU-FCN

      2021-06-11 | pdf | 4.86 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有非離散性、數(shù)據(jù)之間的時(shí)序相關(guān)性、特征空間維度大等特點(diǎn)，當(dāng)前大多數(shù)分類方法需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理或特征工程，未考慮到時(shí)間序列具有不同時(shí)間尺度特征以及序列數(shù)據(jù)之間的時(shí)序依賴。通過(guò)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的雙向門控循環(huán)單元，提岀了一個(gè)新的端對(duì)端深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BIGRU-FCN，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理，并且通過(guò)不同的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算來(lái)獲取多種特征信息，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)序信息上的空間特征以及雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在序列上的雙向時(shí)序依賴特征，對(duì)單維時(shí)間序列進(jìn)行分類。在大量的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的多種方法相比，所提出的模型具有更高的準(zhǔn)確率，具有很好的分類效果。

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