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Conv1d 的输入数据维度通常是一个三维张量，形状为 (batch_size, in_channels, sequence_length)，其中： batch_size 表示当前输入数据的批次大小； in_channels 表示当前输入数据的通道数，对于文本分类任务通常为 1，对于图像分类任务通常为 3（RGB）、1（灰度）等； sequence_length 表示当前输
看到大家都私信要代码，太多了发不过来，我把代码放到github上了： github链接: https://github.com/JiaBinBin233/CNN1D 我的数据集是一个二分类的数据集，是一个12维的数据（第一列为标签列，其他的11列是属性列） 首先看一下没有经过处理过的数据 输出结果如下 原始数据是一个128行
本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算，即二值化的卷积与池化。 运算过程包含了卷积层、池化层、批标准化层、全局池化、二值
预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价；
预测结果 基本介绍 1.Matlab实现CNN卷积神经网络时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。 运行环
效果一览 基本介绍 基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU时间序列预测模型。基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，单列数据集. 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2
预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测 2.单变量时间序列预测； 3.多指标评价，评价
效果一览 基本描述 时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测。 Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，单变量时间序列数据集。 2.CNN_XGBoostTS.m为主程序文件，其他为函数文件，
预测效果 基本介绍 时序预测 | Matlab实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元时间序列预测，运行环境Matlab2020b及以上。优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。 1.Matlab实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元时间序列预测； 2.单变量时间序列预测； 3.多指标评价，评价
预测效果 基本介绍 MATLAB实现POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据) 1.MATLAB实现POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据) 2.输入输出单个变量，时间序列预测预测； 3.多指标评价，评价指标包括：
