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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。
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