卷积神经网络CNN在序列处理中的应用_幸运六叶草的博客

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众所周知，CNN在机器视觉问题上表现出色，因为它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效利用数据。

这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让他对序列处理特别有效。时间可以被看做一个空间维度，就像二维图像的高度或宽度。

对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美RNN，而且计算代价通常要小很多。最近，一维卷积神经网络【通常与空洞卷积核（dilated kernel）一起使用】已经在音频生成和机器翻译领域取得了巨大成功。对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以代替RNN，而且速度更快。

序列数据的一维池化

CNN中提到了二维池化运算，比如二维平均池化和二维最大池化，在卷积神经网络中用于对图像张量进行空间下采样。一维也可以做相同的池化运算：从输入中提取一维序列短（即子序列），然后输出其最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。与二维卷积神经网络一样，该运算也是用于降低一维输入的长度（子采样）。

结合CNN和RNN来处理长序列

一维卷积神经网络分别处理每个输入序列段，所以它对时间步的顺序不敏感（此处说的顺序范围要大于局部尺度，即大于卷积窗口的大小），这一点与RNN不同。为了识别更长期的模式，可以将许多卷积层和池化层堆叠在一起，这样上面的层能够观察到原始输入中更长序列段，但这仍然不是一种引入顺序敏感性的好方法。CNN在输入时间序列的所有位置寻找模式，它并不知道所看到某个模式的时间位置（距开始多长时间，距结束多长时间等）。对于某些预测问题，其对最新数据点的解释与对较早数据点的解释并不相同，所以卷积神经网络无法得到有意义的结果。CNN的这种限制对于情感分类并不是问题，因为对于正面情绪或负面情绪相关联的关键词模式，无论出现在输入句子中的什么位置，他所包含的信息量是一样的。

要想结合卷积神经网络的速度和轻量与RNN的顺序敏感性，一种方法是在RNN前面使用一维卷积神经网络作为预处理步骤，如下图。对于那些非常长，以至于RNN无法处理的序列（比如包含上千个时间步的序列），这种方法尤其有用。卷卷积神经网络可以将长的输入序列转换为高级特征组成的更短序列（下采样）。然后，提取的特征组成的这些序列成为网络中RNN的输入。然后提取的特征组成的这些序列成为网络中RNN的输入。

1）通常情况下，一维卷积神经网络的架构与计算机视觉领域的二维卷积神经网络很相似，它将Conv1D层和MaxPooling1D层堆叠在一起，最后一个全局池化运算或展平操作。

2）因为RNN在处理非常长的序列时间计算代价很大，但一维卷积神经网络的计算代价很小，所以在RNN之前使用一维卷积神经网络作为预处理步骤是一个好主意，这样可使序列变短，并提取出有用的表示交给RNN来处理。

众所周知，CNN在机器视觉问题上表现出色，因为它能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让他对序列处理特别有效。时间可以被看做一个空间维度，就像二维图像的高度或宽度。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美RNN，而且计算代价通常要...

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） [1] 。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 [2] ，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常见的循环神经网络 [3] 。循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turing completeness），因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 [4] 。循环神经网络在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报。引入了 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN ）构筑的循环神经网络可以处理包含序列输入的计算机视觉问题。

CNN 可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CNN 非常有效。这适用于传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列分析。它还适用于分析固定长度周期内的任何类型的信号数据(如音频信号)。另一个应用程序是NLP(尽管在这里LSTM网络更有前途，因为单词的接近程度可能并不总是一个可训练模式的良好指示器) 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121742025?spm=1001.2014.3001.5501

一、 卷积神经网络 的概述 卷积神经网络 （ConvolutionalNeural Network， CNN ）最初是为解决图像识别等问题设计的， CNN 现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。 CNN 作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在 卷积神经网络 中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征，因此 CNN 在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络 CNN 的要点就是局部连接（Local

Keras 中的一维 卷积神经网络 是 Conv1D 层，其接口类似于 Conv2D。它接收的输入是形状为 (samples, time, features) 的三维张量，并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴）。我们来构建一个简单的两层一维 卷积神经网络 ，并将其应用于我们熟悉的 IMDB 情感分类任务。提醒一下，获取数据并预处理的代码如下所示。 from keras.datasets i

使用 卷积神经网络 处理序列一、可以使用卷积处理序列的原因二、一维 卷积神经网络 1、一维卷积层Conv1D:2、一维池化MaxPool1D：3、实现一维 卷积神经网络 一、可以使用卷积处理序列的原因前面提到过：循环神经网络就是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 LSTM,GRU,BRNN（双向循环神经网络）,都是为了将该词与周围的词相关联，而离得太远的词之间的

通过 CNN 组成（卷积层和全连接层）进行分析。（1）卷积层卷积层对于图像是没有尺寸限制要求的。输入图像是28*28，卷积仅于自身的卷积核大小，维度有关，输入向量大小对其无影响（如第一层卷积，输入图像的大小和维度）。 # 输入图像 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [No...

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了 CNN 的基础结构与核心思想，欢迎交流。 [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之： CNN 卷积神经网络 推导和实现 [4]Deep Learning模型之： CNN 的...

卷积神经络 (Convolutional Neural Network, CNN ) 和 Transformer 模型是两种不同类型的神经网络，分别适用于不同的计算任务。 CNN 用于图像识别，它通过使用卷积层（convolutional layer）和池化层（pooling layer）来提取图像的特征。 Transformer 模型是一种注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。在实际应用中， CNN 和 Transformer 模型可以结合使用，以改进模型的性能。例如，在图像语义分割任务中，可以先使用 CNN 提取图像的特征，再使用 Transformer 模型处理序列数据，最后将两个模型的输出融合在一起，以提高模型的效果。

特征工程-Feature Selection for High-Dimensional Data: A Fast Correlation-Based Filter Solution 爱吃姜的桃子: 请问这个论文在哪里有下载pdf? 博主有吗? Python中scatter函数参数详解 m0_68440257: 后面好像有些挡住了 CNN中卷积层和池化的作用和理解 It is a deal️: Ubuntu下gcc安装及使用丰哥86: 感谢原创。